智能问答技术专利技术综述
问答技术探究综述
简称ＱＡＴｒａｃｋ）后，人们对基于自然语言的问答系统再次产生了浓厚的兴趣，在２００１年和２００２年的ＴＲＥＣ比赛中，ＱＡＴｒａｃｋ是最受关注的评测项目之一。
从第一个英文问答系统ＳＴＵＤＥＮＴ［４０］，到早期著名的ＬＵＮＡＲ系统［４２］，ＲＵＲＡＸ系统［２２］，ＤＡＲＰＡ支持的ＨＰＫＢ工程［３２］和现今由美国ＮＩＳＴ资助的ＴＲＥＣＱＡＴｒａｃｋ［９，１０，１１，１２，１３］，英文问答技术已经获得睦足的发展，研究领域出从初期的限定领域（ＭｏｏｎＲｏｃｋ，ＣｒｉｓｉｓＭａｎａｇｅｍｅｎｔ）拓展到开放领域；研究对象从当初的固定语料库拓展到互联网。
目前，比较成功的问答式检索系统有ＡｓｋＪｅｅｖｅｓ…，ＡｍｓｗｅｒＢｕｓ“和ＳＴＡＲＴ。
等。
其中，ＡｓｋＪｅｅｖｅｓ虽然接受自然语言提问，但返回的结果还是和提问相关的文章；ＡｎｓｗｅｒＢｕｓ是一个句子级的多语言的问答系统，对于用法语、西班牙语、德语、意大利语或葡萄牙语表述的用户提问，系统返回可能包含答案的８个句子：ＳＴＡＲＴ则真接向用户的自然语言提问提供简洁答案。
例如输入提问：ＨｏｗｍａｎｙｐｅｏｐｌｅｉｎＣｈｉｎａ？系统返回是：Ｉ，２８６，９７５，４６８（Ｊｕｌｙ２００３ｅｓｔ）和国际研究相比，近年来国内从事问答系统的研究机构也在增加，中科院计算所［３］［１７］、复旦大学［２６，２７］部在往届的ＴＲＥＣＱＡＴｒａｃｋ评测中也都获得了良好的成绩。
此外，中科院计算所“、哈尔滨工业大学［４８］、复旦大学［４４］等［３７，４３，４６，４９］在汉语问答技术的研究中也作了有益的探索。
但相比予国外，国内从事问答系统尤其是汉语自动问答技术研究的科研机构还是很少，而且基本没有成型的汉语自动问答系统问世。
～个很重要的原囡是缺乏一个公认的，相对成熟的汉语问答系统评测平台。
３．问答系统的基本原理典型的问答系统通常由三部分组成：提问处理模块，检索模块和答案抽取模块组成，如图Ｉ所示。
图１问答系统原理图。
基于领域知识图谱的智能问答关键技术研究
2、加强问答策略的研究：结合深度学习技术和自然语言处理技术，提高问 答系统对问题的理解和答案生成的准确性。
3、深化系统集成应用：将知识图谱、问答策略、自然语言处理等技术更加 紧密地结合在一起，提高整个系统的性能和用户体验。
综述
1、知识图谱构建
知识图谱的构建是知识图谱问答领域的基础。目前，常用的知识图谱构建方 法有自上而下和自下而上两种。自上而下方法主要由专业人员从现有文本中提取 信息构建知识图谱，而自下而上方法则通过从大量文本中提取实体、关系等信息 自动构建知识图谱。近年来，一些研究者还将深度学习技术应用于知识图谱的构 建，取得了较好的效果。
三、应用场景
1、智能客服
基于领域知识图谱的智能问答系统可以应用于智能客服领域，为企业的客户 服务提供更好的支持。当客户提出问题时，系统可以通过对问题的自然语言处理 和语义理解，快速匹配相关知识点和解决方案，并生成简洁明了的回答。这样不 仅可以提高客户服务的效率和质量，还可以节省人力成本，提高企业的智能化水 平。
总之基于领域知识图谱的智能问答技术是未来信息检索和领域的重要研究方 向之一随着技术的不断发展它将越来越成熟和智能化从而为人们的生活和工作带 来更加便捷和高效的服务。
参考内容
随着互联网信息的爆炸式增长，用户对于快速、准确获取所需信息的需求不 断提升。知识图谱作为一种语义网络，能够表达实体、概念及其之间的关系，已 被广泛应用于问答领域。本次演示将对知识图谱问答领域进行综述，介绍该领域 的研究现状、方法、成果和不足，并指出未来研究方向。
二、智能问答关键技术
1、知识图谱构建
知识图谱构建是智能问答中的基础环节，它通过爬取、整理和标注大量的领 域内的文本数据，形成一个丰富的知识库。在这个过程中，需要用到自然语言处 理中的文本清洗、实体识别、关系抽取等技术，以及图谱构建算法和工具。
基于人工智能技术的智能问答系统研究
基于人工智能技术的智能问答系统研究近年来，人工智能领域的迅速发展使得人脑智能与计算机智能的融合成为了可能，智能问答系统作为人脑智能与计算机智能的结晶，正被越来越多地重视和应用。
在智能问答系统中，计算机能够通过对用户的提问进行分析、理解，并通过推理、知识库、自然语言处理等技术，给出精准的答案。
一、智能问答系统的概述智能问答系统属于人工智能领域中的自然语言处理技术。
它可以通过对用户提出的问题进行理解和分析，并提供针对性的答案。
在这其中，最重要的一环便是自然语言处理技术，只有掌握了这项技术，计算机才能够对自然语言进行理解，依据其答案库自动推断出准确的答案。
随着深度学习、语音识别技术和知识图谱等技术的崛起，智能问答系统的应用场景也越来越广泛。
例如：智能客服系统、智能语音助手、智能搜索引擎以及智能知识库等领域均可以应用智能问答系统，为用户提供更加高效精准的服务。
二、智能问答系统的工作流程智能问答系统一般分为两个阶段：理解和解答。
理解阶段主要是对自然语言进行分析和理解，以提取出问题的核心意思，而解答阶段则通过推理和查询知识库，匹配答案并回答用户的问题。
1、理解阶段在理解阶段，智能问答系统需要依靠自然语言处理技术（NLP）对用户的问题进行识别和分析。
这需要经过如下的步骤：（1）分词：将句子中的每个单词进行切分，分析每个单词所具备的语义信息。
（2）词性标注：对分词后的单词进行标注，以确定其在句子中所代表的语法角色。
（3）语法分析：通过对词性的分析，确定句子的语法结构。
（4）语义理解：通过自然语言处理技术的应用，将句子的内容与知识库中所保存的信息进行比对和匹配，以理解用户的意图。
2、解答阶段在理解用户问题之后，智能问答系统便可以开始回答用户的问题。
这需要结合知识库中所保存的信息，通过一些技术手段实现快速准确的回答。
解答阶段主要的技术手段有：信息检索技术（IR）、自然语言推理技术（NLI）、知识表示技术（KR）等。
基于人工智能的智能问答机器人研究
基于人工智能的智能问答机器人研究智能问答机器人是一种利用人工智能技术为用户提供智能化问答服务的机器人，采用自然语言处理、知识表示与推理、机器学习等技术，能够根据用户提供的问题，快速智能地给出答案或提供相关信息。
近年来，智能问答机器人技术得到了越来越广泛的应用，被广泛应用于咨询服务、医疗问答、金融服务、智能客服和智能产品提供等领域。
一、智能问答机器人的技术原理智能问答机器人主要采用以下几种技术：1、自然语言处理（NLP）：智能问答机器人需要识别和理解用户提问的意图。
NLP技术能够将自然语言转化为机器能够理解的符号，提取出关键词、短语、句子，通过声学分析、语法分析和语义分析等技术，识别出问句中的实体、事件、关系和意图，从而为后续的知识表示与推理提供数据支持。
2、知识表示与推理（KRR）：智能问答机器人需要将语言理解的结果转化为计算机可读的形式。
KRR技术利用图或表格等方式，将知识组织起来，采用逻辑推理、推演、分类、聚类等算法推导出问题的答案，提高机器对用户问题的回答准确度。
3、机器学习（MACHINE LEARNING）：智能问答机器人通过对大量的语料库进行训练，学习人类处理问题的方式。
机器学习技术能够通过对海量用户问答数据的分析，发现与问题相关的特征和规律，从而实现对未来用户提问行为的预测和推荐。
二、智能问答机器人的应用领域1、智能客服：在现代商业领域，智能问答机器人已成为重要的客户支持工具，能够提高客户服务质量和效率，并降低运营成本。
智能问答机器人利用自然语言处理技术，识别客户的意图，从而提供目标化的、具体的解决方案。
2、医疗问答：采用智能问答机器人技术可以为疾病的自我诊断、治疗的参考、医学信息的普及提供便利。
这种技术可以用于预测病情的可能性和评估治疗的效果，为医生提供有效的决策支持。
3、金融服务：智能问答机器人可以处理客户的财务问题、细节和疑虑，并提供快速而准确的解决方案，帮助客户提高理财意识和风险管理能力。
检索式自动问答研究综述
检索式自动问答研究综述随着技术的快速发展，检索式自动问答作为一种重要的应用，已经引起了广泛的和研究。
本文将综述检索式自动问答领域的研究现状、存在的问题和发展趋势，旨在为相关研究和应用提供参考和借鉴。
检索式自动问答是一种基于自然语言处理和信息检索技术的人工智能系统，它可以通过对用户提出的问题进行分析和理解，自动地在海量数据中寻找匹配的答案。
这种技术具有广泛的应用前景，可以应用于考试系统、咨询系统、智能客服等领域，为人们提供更加便捷和高效的信息获取方式。
检索式自动问答的定义、原理和实现方法检索式自动问答是基于自然语言处理和信息检索技术的智能化问答系统。
其基本原理是将用户提出的问题转化为计算机可理解的语言，通过在大量的数据中进行信息检索，找到与问题相关的答案。
实现方法主要包括文本匹配、语义理解和深度学习等。
检索式自动问答在考试系统、咨询系统、智能客服等领域的应用在考试系统中，检索式自动问答技术可以用于智能出题、自动判卷和个性化学习等方面。
在咨询系统中，它可以用于自动化客服、智能推荐和聊天机器人等方面。
在智能客服领域，检索式自动问答技术可以用于自动化回复、智能问答和语音识别等方面。
尽管检索式自动问答技术已经取得了很大的进展，但是仍然存在一些问题和挑战。
数据采集和自然语言处理是检索式自动问答技术的核心，但是这些技术的精度和效率还有待提高。
人机交互方面也存在一些问题，如理解用户的意图、生成自然的回复等。
如何构建大规模的高质量知识库是检索式自动问答技术面临的又一挑战。
根据前人的研究，检索式自动问答技术的发展趋势和未来研究方向可以总结为以下几点：随着强化学习和深度学习等新的学习方法的不断发展，如何将这些方法应用于检索式自动问答技术中，以提高答案的精度和效率是未来的一个重要研究方向。
例如，可以通过深度学习方法来提高自然语言处理的精度，从而进一步提高检索式自动问答的效率。
自然语言处理和数据挖掘等技术的融合，可以帮助进一步提高检索式自动问答技术的效率和精度。
基于深度学习的智能问答系统综述2024
引言概述：随着技术的发展，智能问答系统在信息检索和自然语言处理领域逐渐崭露头角。
基于深度学习的智能问答系统借助深度学习算法，通过对大量数据的学习和模式识别，实现对问题的理解和准确答案的提供。
在本文中，我们将对基于深度学习的智能问答系统进行综述，分析其原理和应用。
正文内容：1.深度学习在智能问答系统中的应用1.1基于深度学习的问答模型构建1.1.1通用问答模型1.1.2领域专属问答模型1.2深度学习算法在问答模型中的作用1.2.1神经网络在问题理解中的应用1.2.2递归神经网络在答案中的应用1.3数据集构建和训练技术1.3.1语料库的构建和准备1.3.2数据预处理和特征提取1.3.3模型训练和优化2.基于深度学习的智能问答系统的挑战2.1语义理解问题2.1.1词义消歧和指代消解2.1.2语义相似度计算2.2知识表示和检索问题2.2.1知识图谱的构建和维护2.2.2知识图谱和问题匹配2.3多模态问答问题2.3.1图像和文本融合2.3.2多模态特征提取和学习3.基于深度学习的智能问答系统的应用领域3.1电商领域3.1.1商品推荐和价格比较3.1.2售后服务和投诉处理3.2酒店和旅游领域3.2.1预订和查询服务3.2.2旅游景点推荐和路线规划3.3医疗领域3.3.1健康咨询和诊断辅助3.3.2医疗知识普及和教育4.基于深度学习的智能问答系统的发展趋势4.1强化学习和对抗网络的应用4.1.1强化学习在问答系统中的作用4.1.2对抗网络在答案中的应用4.2大规模预训练模型的优化和应用4.2.1BERT和模型对问答系统的影响4.2.2预训练模型与问题方向的结合4.3自监督学习和迁移学习的研究4.3.1自监督学习在问答系统中的应用4.3.2迁移学习在不同领域问答系统中的迁移5.智能问答系统的未来展望5.1知识图谱和语义理解的进一步发展5.2多模态融合和跨媒体问答的研究5.3个性化和上下文感知的智能问答系统5.4技术与人文社会问题的综合考虑总结：本文对基于深度学习的智能问答系统进行了综述，从深度学习在问答模型构建中的应用、系统面临的挑战、各个领域中的应用、发展趋势以及未来展望进行了详细阐述。
《2024年人工智能技术发展综述》范文
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的计算能力、自我学习和自我优化的特性，正在改变着我们的生活、工作乃至整个社会结构。
本文将对人工智能技术的发展历程、主要领域应用、关键技术、面临挑战与未来趋势等方面进行全面的综述。
二、人工智能技术的发展历程自上世纪五十年代开始，人工智能的发展已经历了数个阶段。
早期的人工智能以符号推理为主要研究方向，经历了认知计算、知识处理和知识推理等发展阶段。
近年来，随着大数据和深度学习等技术的发展，人工智能的技术得到了巨大的提升，特别是以机器学习为代表的一系列新技术的崛起，极大地推动了人工智能技术的发展。
三、人工智能技术的主要应用领域1. 智能家居：通过智能设备对家庭环境进行智能化控制，包括照明、温度、安防等方面的智能化管理。
2. 自动驾驶：利用技术实现汽车的自主驾驶，包括对环境感知、路径规划、决策执行等方面的处理。
3. 医疗健康：通过技术实现疾病预测、辅助诊断和治疗决策，同时辅助医学研究和教育等。
4. 金融服务：通过技术进行金融分析、投资决策和风险控制等，大大提高了金融服务的效率和准确性。
5. 工业制造：在制造业中，技术被广泛应用于生产线的自动化控制、设备维护和故障诊断等方面。
四、关键技术及其发展1. 机器学习：机器学习是技术的核心之一，它通过让计算机从数据中学习并发现规律，从而进行预测和决策。
其中深度学习是机器学习的一个重要分支，其强大的处理能力在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术使得计算机能够理解和生成人类语言，这为在智能问答、智能客服等领域的应用提供了可能。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过大量的神经元之间的连接和权重调整来处理信息，是机器学习和深度学习的重要基础。
五、面临的挑战与未来发展尽管人工智能技术在许多领域都取得了显著的成果，但仍面临着诸多挑战。
基于人工智能的智能问答技术研究
基于人工智能的智能问答技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，智能问答技术也逐渐成为了研究热点之一。
智能问答技术，顾名思义，就是让机器能够像人类一样回答问题，以此满足人们对于信息的需求。
在这个信息时代，人们往往会遇到各种问题，需要得到精准的答案，而智能问答技术正好满足了这一需求。
一个优秀的智能问答系统，应该能够满足以下几个方面的需求：（1）精准性：系统应该能够根据问题的特点，给出精准的答案，而不是一些又臭又长的回答。
（2）实时性：人们往往需要得到及时的答案，而不是等待几个小时甚至一天之久。
（3）可扩展性：随着数据的增多，系统应该能够持续更新，以此逐步提升系统的准确率。
（4）可定制性：不同的用户有不同的需求，系统应该能够根据用户的需求进行定制，以此提供更加个性化的服务。
针对以上需求，如何实现智能问答技术呢？目前，主要采用人工智能技术来实现。
首先，智能问答技术需要进行自然语言处理。
自然语言处理，是一门利用计算机对自然语言进行分析和处理的学科。
自然语言处理的目标一般是将自然语言转化为计算机可处理的形式，以此进行语言分析、生成和模拟等操作。
然后，智能问答技术需要进行知识图谱构建。
知识图谱，是一种以实体和实体之间的关系构成的知识库。
智能问答技术需要对已有知识进行分析并进行知识图谱的构建，以此为根据，对用户提出的问题进行分析和推理。
最后，智能问答技术需要借助深度学习技术。
深度学习，是一种模仿人类神经网络结构的机器学习技术。
深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用。
在智能问答技术方面，深度学习技术可以帮助系统不断优化答案的准确性。
在实际应用中，智能问答技术可以应用于各个领域。
例如，医疗领域可以通过智能问答技术对患者提出的病症进行分析和诊断；教育领域可以应用于学生提问和信息获取等；企业领域可以应用于员工的内部事务咨询等。
总之，基于人工智能的智能问答技术，是一种新兴的技术，可以为用户提供更加便捷、高效、个性化的服务。
问答系统研究综述
问答系统研究综述一、系统定义与背景问答系统是一种基于自然语言处理（NLP）的计算机系统，旨在回答用户提出的问题。
它涉及人工智能、机器学习、自然语言理解等多个领域，是当前信息技术研究的热点之一。
随着互联网和移动设备的普及，问答系统在人们日常生活和工作中发挥着越来越重要的作用，例如智能客服、智能助手等。
二、研究目的与方法问答系统的研究目的在于提高系统的准确性和效率，以便更好地满足用户需求。
研究方法主要包括以下几个方面：1. 自然语言处理技术：问答系统需要具备自然语言处理的能力，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，以便对用户问题进行理解和分析。
2. 知识图谱：知识图谱是问答系统的重要组成部分，它包含了各种领域的知识和信息。
通过构建和维护知识图谱，问答系统可以更加准确地回答用户问题。
3. 机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是问答系统的核心，它们可以帮助系统自动学习和优化答案生成和排序算法，提高系统的效率和准确性。
4. 自然语言生成：自然语言生成是问答系统的另一个重要方面，它可以根据系统生成的答案自动生成自然语言文本，以便更好地满足用户需求。
三、技术原理及实现问答系统的技术原理主要包括以下几个步骤：1. 问题分析：对用户提出的问题进行分析，包括关键词提取、情感分析等。
2. 答案生成：根据问题分析的结果，从知识图谱或数据库中提取相关信息，生成多个可能的答案。
3. 答案排序：对生成的答案进行排序，根据其相关性和可靠性等因素，选择最合适的答案。
4. 答案输出：将选定的答案以自然语言形式输出给用户。
四、应用场景与优势问答系统具有广泛的应用场景，例如：1. 智能客服：通过问答系统，企业可以提供更加高效和便捷的客户服务。
用户可以通过自然语言与机器人进行交流，获取相关信息和解决方案。
2. 智能助手：问答系统可以作为智能助手，帮助人们解决日常生活中的问题，例如健康咨询、旅游攻略等。
同时也可以为个人提供信息查询和知识普及等服务。
智能助理系统中的智能问答技术研究现状综述
智能助理系统中的智能问答技术研究现状综述智能问答技术是智能助理系统中的核心技术之一，其旨在实现智能系统能够理解和回答用户提出的自然语言问题。
随着人工智能的快速发展和广泛应用，在智能问答领域涌现出了许多具有代表性的研究成果和进展。
本文将对智能问答技术的研究现状进行综述，以便更好地了解智能助理系统中的智能问答技术。
智能问答技术的研究可以追溯到上世纪，但近年来得到了迅速发展和广泛应用。
其目标是实现智能系统能够对用户提问进行自动解析，理解其意图，并给出准确、全面的回答。
在智能问答技术的研究中，自然语言处理技术起着关键作用。
自然语言处理技术包括分词、句法分析、语义理解等，这些技术能够帮助系统对用户提问进行分析和理解。
其中，句法分析能够将用户提问进行语法解析，从而得到问题的结构化表示，为接下来的语义理解提供基础。
语义理解则是对问题的意义进行理解和表达，能够在理解问题时考虑到上下文、语义等因素。
除了自然语言处理技术，智能问答技术还需要依赖知识图谱和语料库等资源。
知识图谱是将现实世界的知识进行结构化表示的一种方法，能够将各种实体、属性和关系组织起来，为系统理解问题和给出准确答案提供支持。
语料库则是大规模的文本数据集合，能够为系统提供丰富的语言知识和语境信息。
目前，智能问答技术已经在很多实际应用中取得了成功。
比如，智能助手可以回答用户关于天气、交通、翻译等方面的问题；智能搜索引擎可以根据用户提问返回相关的搜索结果；智能客服系统可以回答用户的问题并提供技术支持等。
然而，智能问答技术仍然面临着一些挑战。
其中之一是语义理解的准确性和全面性。
由于自然语言的复杂性和多样性，智能系统往往难以准确地理解用户的问题意图，尤其是在复杂的问题和多轮对话中。
另一个挑战是知识表示和推理的能力。
虽然知识图谱提供了结构化的知识表示，但是如何在大规模知识图谱上进行语义推理仍然是一个困难的问题。
为了解决这些挑战，研究者们提出了许多创新的方法和模型。
一种智能问答方法和系统[发明专利]
![一种智能问答方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/f976467cdd88d0d232d46a80.png)
专利名称：一种智能问答方法和系统专利类型：发明专利
发明人：彭涛,崔海,包铁,韩日东,于洪江申请号：CN201910586368.3
申请日：20190701
公开号：CN110399457A
公开日：
20191101
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种智能问答方法和系统，其中所述方法包括：构建知识图谱和语料库；获取用户输入的问题；基于知识图谱的子图搜索方法和用户输入的问题寻找问题答案，若成功检索到答案，则输出答案。
本发明提供的智能问答方法和系统基于知识图谱和子图搜索实现，具有较高的识别准确性，能够回答复杂的问题，回答问题能力强。
申请人：吉林大学
地址：130012 吉林省长春市高新区前进大街2699号
国籍：CN
代理机构：北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：李冉
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人工智能问答系统的实现技术研究
人工智能问答系统的实现技术研究引言近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工智能问答系统得到了快速的发展，并广泛应用于各个领域。
人工智能问答系统可以通过自然语言处理技术，从大量的数据中提取有用的信息，并回答用户提出的问题。
因此，人工智能问答系统可以帮助用户快速准确地获取所需要的信息，提高工作效率和生活质量。
本文将对人工智能问答系统的实现技术进行详细探讨。
一、自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能问答系统实现的核心技术。
自然语言处理技术可以将自然语言转化为计算机可以理解的语言，从而使计算机能够理解用户的提问，并给出正确的答案。
1. 词法分析词法分析是自然语言处理技术的第一步。
词法分析器可以将自然语言分解为基本单元，如词汇、标点符号等。
通过词法分析，我们可以快速了解用户提问的含义。
2. 句法分析句法分析是自然语言处理技术的第二步。
句法分析器可以分析句子的结构，并建立句子之间的关系。
通过句法分析，我们可以精准地理解用户提问的内容。
3. 语义分析语义分析是自然语言处理技术的第三步。
语义分析器可以理解句子的意思，并将其转化为计算机可以处理的语言。
通过语义分析，我们可以回答用户提出的问题。
二、知识图谱技术知识图谱技术是人工智能问答系统实现的另一个重要技术。
知识图谱是一种由实体、属性和关系组成的图形结构，可以用于表示和描述现实世界中的事物及其关系。
1. 实体抽取实体抽取是知识图谱技术的第一步，它可以从文本中识别出实体并对其进行分类。
例如，可以从新闻报道中识别出人名、地名、组织机构等实体。
2. 关系抽取关系抽取是知识图谱技术的第二步，它可以从文本中识别出实体之间的关系。
例如，可以从新闻报道中识别出某个人和某个组织机构之间的关系。
3. 属性抽取属性抽取是知识图谱技术的第三步，它可以从文本中识别出实体的属性。
例如，可以从新闻报道中获取某个人的职业、教育背景等属性信息。
三、语义匹配技术语义匹配技术可以将用户提问的语义与现有的语料库进行匹配，并找到最佳答案。
智能问答系统关键技术研究项目2024
智能问答系统关键技术研究项目引言概述：智能问答系统是一种基于人工智能和自然语言处理技术的应用，旨在提供与人类对话类似的交互方式，帮助用户解决问题并获取相关信息。
为了实现这一目标，智能问答系统需要依赖一系列关键技术，本文将对这些关键技术进行研究与探讨。
正文内容：一、语义理解技术1. 文本解析：对输入的自然语言句子进行分析与处理，将其转化为可理解的内部表示形式。
2. 语义角色标注：识别句子中的动词、名词等成分，并为其关联上相应的语义角色，以支持句子的语义理解。
3. 实体识别与链接：识别句子中的实体 (如人物、地点、组织等)，并将其链接到知识库中的相应实体，以便进行后续的关联推理与查询。
二、知识表示与存储技术1. 知识图谱构建：将海量的结构化和半结构化数据进行融合，构建一个包含丰富实体关系及属性的知识图谱。
2. 知识表示学习：利用深度学习技术，将知识库中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，以便进行更高效的相似性计算和语义推理。
3. 知识更新与维护：定期对知识图谱进行更新和维护，及时加入新的信息和删除过时的数据，以保持知识的时效性和准确性。
三、问题解析与推理技术1. 问题分类与归类：将用户提出的问题进行分类归类，以便系统能够更好地理解问题的意图并采取相应的解决策略。
2. 信息检索与过滤：通过查询知识图谱或其他数据库，筛选出与问题相关的信息并进行排序，提高问题回答的准确性和效率。
3. 推理与推理机制：通过逻辑推理、规则推理等技术，基于已有的知识和问题的上下文信息，进行问题答案的推测和推理。
四、问答生成与展示技术1. 答案生成：根据问题的意图和上下文信息，生成符合用户需求的问题答案，可以是文本形式的、图像形式的或其他形式的答案。
2. 答案评估与排序：根据答案的准确性、完整性和可信度等指标，对生成的答案进行评估并进行排序，以便选择最优的答案进行展示。
3. 界面设计与交互优化：设计用户友好的交互界面，提供多种交互方式（如文字输入、语音输入等），以便用户更方便地进行提问和获取答案。
基于大语言模型的问答技术研究进展综述
基于大语言模型的问答技术研究进展综述英文版A Review of Research Progress in Question-Answering Technology Based on Large Language ModelsAbstract:With the rapid development of artificial intelligence, large language models have become a critical component in natural language processing tasks, especially in question-answering systems. This paper aims to provide a comprehensive overview of the recent advancements in question-answering technology based on large language models.Introduction:The advent of large language models has revolutionized the field of natural language processing. These models, trained on vast amounts of text data, can generate coherent and contextually relevant responses to a wide range of questions.Question-answering systems, leveraging these models, have shown remarkable progress in recent years.Related Work:Early question-answering systems were based on rule-based or information retrieval approaches. However, with the advent of deep learning, especially transformer-based architectures like BERT, GPT, and their variants, the field has seen significant breakthroughs. These models, through their ability to capture contextual information and generate contextually relevant responses, have greatly enhanced the performance of question-answering systems.Methods and Materials:This paper surveys recent literature on question-answering technology based on large language models. It focuses on the various approaches used, the datasets employed, evaluation metrics, and the overall performance achieved.Results and Discussion:The survey reveals that large language models have achieved remarkable success in question-answering tasks. These models, when trained on large datasets, can generate highly accurate and contextually relevant responses. However, they also face challenges such as generating factually incorrect answers,hallucinations, and limited ability to reason.Conclusion:Large language models have significantly advanced the field of question-answering technology. However, there are still challenges that need to be addressed. Future research should focus on improving the factual accuracy of the generated responses, enhancing the reasoning capabilities of these models, and exploring new evaluation metrics that better capture the complexity of question-answering tasks.中文版基于大语言模型的问答技术研究进展综述摘要：随着人工智能的快速发展，大型语言模型已成为自然语言处理任务中的关键组件，特别是在问答系统中。
基于人工智能技术的智能问答系统研究与开发
基于人工智能技术的智能问答系统研究与开发随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统逐渐成为当前研究的一个热点。
这类系统主要是利用语言处理、自然语言处理、信息检索和知识图谱等技术，让机器能够理解人类的自然语言，从大量的数据中挖掘出答案并向用户呈现。
基于人工智能技术的智能问答系统，不仅在知识管理、普及教育、智能咨询等领域具有广阔的应用前景，还是加速实现智能化社会的关键技术之一。
一、智能问答系统的发展历程智能问答系统是人机交互的重要形式之一，其历程可以追溯到20世纪50年代的“ELIZA”程序，当时由MIT的Joseph Weizenbaum开发，它是一个非常基础的智能问答系统。
20世纪60年代，越来越多的人工智能、语言学和计算机科学领域的研究者开始关注这一领域，推动了智能问答系统的研究发展。
随着技术的不断突破和发展，现代智能问答系统的研究取得了巨大的发展。
IBM Watson智能问答系统的胜利征战，使得人工智能技术得到了广泛的关注。
搜索引擎的崛起，使得智能问答系统有了更多的应用场景。
目前，各种类型的智能问答系统已经广泛应用于知识库问答、智能客服、医疗健康、金融投资等领域。
同时，随着机器学习和深度学习等技术的快速发展和广泛普及，推动了智能问答系统的研究和应用。
二、智能问答系统的技术架构智能问答系统的核心是对自然语言的理解。
智能问答系统大体上可以分为如下几个部分：数据预处理、语义理解、答案匹配、答案生成和答案呈现。
其中，语义理解和答案匹配是关键部分，直接影响智能问答系统的准确性和高效性。
1. 数据预处理数据预处理是智能问答系统的第一步。
由于自然语言是复杂的，不规范的，难以直接分析，因此，必须对数据进行预处理和标准化。
包括缩略语和其他常见的缩写的标准化，以及单复数，时态转换和实体标注等。
2. 语义理解语义理解是智能问答系统的核心技术之一。
目前，常用的方法包括基于规则的和基于数据驱动的方法。
基于规则的方法是通过手动编写规则，结合语言知识和语言规则，将自然语言转化为计算机能够理解的形式。
交互式问答专利技术综述
交互式问答专利技术综述作者：何花任洪潮来源：《中国新通信》 2018年第4期一、引言搜索引擎技术的发展和普及，使人们能够通过搜索引擎得到各种信息，但是仍然存在诸多方面的不足。
为了克服此类弊端，被称为下一代搜索引擎的问答系统，以其能准确理解用户的自然语言和直接返回查询答案结果的功能倍受关注并具有广泛发展前景。
本文主要从全球申请趋势、主要申请人、区域分布、国内申请趋势、主要申请人以及典型技术分支对涉及交互式问答技术的专利发展动态进行了分析。
二、专利申请状况为了研究交互式问答技术专利的发展状况，笔者对该领域全球范围内的专利申请数据进行了统计分析。
图1 显示了全球申请量趋势分布，从2004-2012 年间该技术专利申请量趋于平稳，处于萌芽阶段；从2013 年开始该技术申请量呈现爆发式增长，且逐年增加。
图2 显示了全球主要申请人申请比例分布，其中不乏IBM、微软、yahoo 等等著名的跨国科技公司，及腾讯、奇虎、百度等等国内知名科技企业，共184 家公司、科研院所。
根据申请人分布可知，美国申请在全球的主要申请人分布情况中处于优势，我国位居申请居于第二位，日韩欧紧随其后。
图3 显示国内专利申请量趋势分布情况，从表中可以看出国内交互式的问答系统技术与国外相关专利申请基本同步，申请量总体呈现迅速攀升的趋势，由此不难得知国内对交互式问答技术方面的研究正在逐步加深，该技术目前处于快速发展阶段，预计2017 年及2018 年的申请量仍将保持在一个较高水平上。
图 4 为国内申请人分布，在企业申请中，其中百度的申请量占比最高，约占23%；其次是腾讯，约占22%；第三是奇虎、奇智，约占15%。
高校/ 科研机构申请中涉及中国科学院、浙江大学、清华大学等高校。
可见，交互式问答技术应用具有广泛市场前景，这些大型公司均投入了一定的研发力量，在交互式问答技术领域具有领先的优势。
三、主要技术问答系统最早可追溯到人工智能AI 技术的研究初期。
基于知识图谱的智能问答技术研究
基于知识图谱的智能问答技术研究智能问答技术是一个在当今人工智能应用中非常热门的领域，人们不断探索其将来的可能性。
随着大数据和机器学习技术的不断发展，智能问答技术的应用范围也在不断拓展。
本文将主要探讨基于知识图谱的智能问答技术研究以及其关键技术。
一、智能问答技术的概念及应用智能问答技术是一种利用人工智能和自然语言处理技术实现高效快捷的交互式问答系统。
这种技术可以让用户通过自然语言提出问题，并获得满足需求的答案。
智能问答技术的应用场景丰富多样，包括智能客服、智能助手、智能医疗、智能教育等领域。
二、基于知识图谱的智能问答技术知识图谱是一种基于图的知识表示方法，它将知识以实体、属性和关系的形式进行抽象化，使得计算机可以利用图形算法来进行推理和计算。
基于知识图谱的智能问答技术则是结合知识图谱的知识表示和自然语言处理技术，实现自然语言形式的问答系统。
知识图谱中的实体是具体的事物，属性是与实体相关的特征，而关系则是不同实体之间的关联。
基于知识图谱的问答系统会根据用户的提问，从知识图谱中找到与问题相关的实体、属性和关系，然后进行组合和推理，最后给用户返回结果。
这种方法可以大大提高问答的准确性和速度。
三、知识图谱的构建及更新要建立一个完整的知识图谱，需要对大量的数据进行抽象和提取。
构建知识图谱的关键是如何抽象化和提取数据中的实体、属性和关系。
通常，这种方法需要使用自然语言处理技术来解析自然语言文本，并利用机器学习算法对数据进行分析和处理。
更新知识图谱也是一个非常重要的步骤。
由于知识图谱的知识变化非常快，因此需要及时更新知识库。
更新知识图谱最常用的方法是使用机器学习技术，例如深度学习和神经网络，来自动更新知识图谱。
四、智能问答技术的瓶颈和未来发展趋势基于知识图谱的智能问答技术仍然面临着一些挑战。
例如，知识库的完整性和准确性需要不断地提高。
此外，用户的问题和回答的语言表达也是一个难点，需要不断优化算法。
未来，随着机器学习和自然语言处理技术的不断发展，基于知识图谱的智能问答技术将发生很大的变革。
自然语言处理技术在机器智能问答中的应用与效果研究综述
自然语言处理技术在机器智能问答中的应用与效果研究综述在人工智能的快速发展和应用推广的过程中，机器智能问答系统成为了一个备受关注的研究领域。
自然语言处理技术作为机器智能问答系统的核心技术之一，已经在该领域取得了显著的应用与效果。
本文将综述自然语言处理技术在机器智能问答中的应用，并对其效果进行研究和评价。
一、机器智能问答系统的概述机器智能问答系统是指通过自然语言处理技术，使计算机能够理解用户的问题并给出准确的答案。
该系统主要由问题理解、信息提取和答案生成三个主要组成部分构成。
其中，自然语言处理技术主要负责问题理解和答案生成。
二、自然语言处理技术在问题理解中的应用1. 分词与词性标注在问题理解过程中，首先需要将输入的自然语言文本进行分词和词性标注处理。
分词技术能够将连续的文本字符串切分为单词序列，词性标注技术则可以为每个单词标注其在句子中的词性，这为后续的问题分析提供了基础。
2. 实体识别和命名实体识别在问题中，用户可能会涉及到某些特定的实体，如人名、地名等。
实体识别技术旨在从问题中识别出这些实体，并对其进行分类标注。
命名实体识别则更加专注于识别某些具有特定命名的实体，如公司名称、人名等。
3. 语法分析和句法树构建语法分析技术可以对输入的问题进行句法结构的分析，构建出句法树。
这能够帮助系统更好地理解问题的结构和层次关系，有助于问题的进一步处理与答案的生成。
三、自然语言处理技术在答案生成中的应用1. 句子建模和语义理解句子建模技术旨在对输入的问题进行语义建模，将其转化为计算机可以理解的形式。
语义理解技术则可以帮助系统更好地理解问题的意图和需求，准确抽取问题中的关键信息。
2. 文本表示与语义匹配在找到问题的关键信息后，系统需要在大量知识库中搜索和匹配相关的答案信息。
文本表示技术能够将问题和知识库中的文本进行向量表示，从而实现问题与答案之间的语义匹配。
3. 答案生成与排名通过对问题的理解和答案信息的检索，系统需要根据问题和候选答案的匹配程度生成最佳答案并进行排名。
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智能问答技术专利技术综述国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心电学发明审查部
摘要：智能问答技术是应用信息检索和自然语言处理技术对用户的自然语言
问题进行自动分析，从而获取用户的意图，为用户提供精准答案，以满足用户的
知识获取需求的技术。
当前，人工智能技术正迅猛发展，智能问答技术作为人工
智能技术的典型代表也成为了当下研究的热门技术。
本文首先对智能问答技术做
了简单介绍，然后将智能问答技术的专利申请情况进行梳理，并对智能问答技术
在国内外的发展趋势及专利申请态势进行整体分析。
关键词：智能问答人工智能知识图谱
1 引言：智能问答技术本质上是通过计算机技术自动分析自然语言，以实现
精准答复用户提问的一种技术，其广泛应用在金融、医疗、教育、电商、智能语
音助手等领域，可以为客户提供咨询服务、为医生提供辅助诊断服务、为学生提
供解答问题服务，当然也能联合语音识别技术为用户提供电子设备的语音控制服
务等。
智能问答技术由来已久，最早可以追溯到人工智能的原点，也就是被称为
“人工智能之父”的图灵在1950年发表的文章，该文章提出了让机器参与一个
模仿游戏，以观察其是否具备有思考能力，从而来验证其是否是智能的。
此后，
不断有学者深入研究，制造出一代又一代的聊天机器人，从简单的与人交流到利
用自然语言解析人的提问，逐步实现智能化的人机交互。
当前比较热门的智能语
音技术就是其中的一个应用，华为的小艺、小米的小爱同学、阿里巴巴的天猫精灵、百度的小度等已逐渐走入了人们的生活中。
本文从智能问答技术发展现状进行分析，并站位智能问答技术发展现状的专
利申请角度，从智能问答技术分类、专利申请情况来分析智能问答技术专利态势，从而对智能问答技术在国内外的发展趋势及专利申请态势进行全方位分析。
2 智能问答技术分类
智能问答技术的分类维度多种多样，根据不同的分类维度可分为不同的类型。
首先，根据涉及的知识领域，可以将智能问答技术分为特定域智能问答技术和开
放领域智能问答技术，其中，特定领域智能问答技术由于其限定领域，涉及面少，问题解答会更为准确，在现实生活中应用也相对广泛。
其次，根据答案获取的途径，可将智能问答技术分为检索式智能问答技术和生成式智能问答技术，检索式
智能问答技术是根据用户提出的问题，在大量语料数据中进行搜索，寻找最适合
的答案，生成式智能问答技术是根据当前查询的问题，由模型自动生成对应答复。
再者，根据问答对的数据形式及来源，可以将智能问答技术划分为基于文本的智
能问答技术、基于知识图谱的智能问答技术和基于社区的智能问答技术，其中，
基于文本的智能问答技术的问答对来源于若干非结构化文本数据，基于知识图谱
的智能问答技术的问答对来源于预先构建好的知识图谱，基于社区的智能问答技
术的问答对来源于社区问答数据，如百度知道、知乎、雅虎问答等帖子。
另外，
根据分析手段，可以将智能问答技术划分为基于规则的智能问答技术、基于机器
学习的智能问答技术和基于深度学习的智能问答技术等。
智能问答技术的分类维度较多，各分类结果之间也存在着交叉，比如，特定
领域智能问答技术可以利用机器学习或深度学习相关的分析手段，分析的数据可
以是文本数据，也可以是知识图谱数据或者是社区数据；检索式智能问答技术检
索的语料来源可以使非结构化文本数据的问题对，也可以是知识图谱中的问题对，也能是社区问答数据中的问题对。
3 智能问答技术典型专利技术分析
（1）国内专利申请量趋势分析
在中文摘要数据库和英文摘要数据库中分别检索智能问答技术国内外申请量
情况，国内外专利申请量趋势图如图1所示，从图中可以看出，智能问答技术的
专利申请量在2012年至2022年间在国内外均呈现上升趋势，其中，2012年-
2017年处于缓慢发展期，2018年存在一个高速发展的拐点，当年是人工智能的
大元年，各类技术涌入人们的视野，比如：机器视觉、智能语音、自然语言分析、
深度学习等等，智能问答技术作为典型的人工智能技术也有了极大的突破。
此后，在国际上，智能问答技术呈现高速发展状态，反观国内发展动态，2020年-2022
年智能问答技术处于稳定发展期，并不与国际发展趋势相同，究其根源，主要在
于国内人工智能技术起步相对较晚，多项卡脖子技术未能攻克，受制于国外，随
着国内对基础研究的投入，对科技人才的投入，智能问答技术也会开创新的辉煌，进一步便利人们的生活。
图1 国内外专利申请量趋势图
（2）根据问答对的数据形式及来源分类后的国内专利申请量趋势分析
以问答对的数据形式及来源这一分类维度进行分类后的智能问答技术国内专
利申请量如图2所示，由图2可知，三种类型的专利申请量均呈现了逐年上升的
趋势，且与国内智能问答技术发展拐点相同，均是在2018年出现大的变动。
另外，由图也可以看出，基于文本的智能问答技术的申请量相对另外两种类型的智
能问答技术的申请量要少，主要在于基于文本这一种非结构化数据，其数据源本
身就小，对该类智能问答技术的创新也相对就少。
基于知识图谱的智能问答技术
与基于社区的智能问答技术的申请量基本相同，也是目前的研究热点，将知识图
谱技术以及社区数据利用起来，可以更精准地分析出用户意图，得到更加精确的
答案。
图2 根据问答对的数据形式及来源分类后的国内专利申请量趋势图
4 总结与展望
本文通过对智能问答技术的专利文献进行梳理，对比了国内外的专利申请趋
势以及按照问答对的数据形式和来源分类后的国内专利申请量趋势，获知当前智
能问答技术正在迅猛发展，并在与知识图谱和社区数据有机结合的方向有较好的
发展前景。
智能问答技术作为人工智能技术的一个重要应用，能够从海量数据中
精准地找出用户所需信息，研究智能问答技术的专利申请情况，有利于科研人员
精准把握当前研究动态，促进该领域的高速发展，从而进一步便利化人们的生活。
参考文献：
[1]卢琪,谢艺菲,谢钧等.知识图谱在智能问答中的应用研究[J].计算机技术
与发展,2021，31(07):13-20.
[2]赵芸,刘德喜,万常选等.检索式自动问答研究综述[J].计算机学报,2021，44(06)：1214-1232.
[3]深圳市拓保软件有限公司.一种基于NLP的智能客服交互方法及系统[P]. CN116226356A.2023.
[4]李德毅，于剑，中国人工智能学会.中国科协新一代信息技术系列丛书人
工智能导论[M]. 北京：中国科学技术出版社, 2018.
作者简介：
1.石梦洁，1992年，女，湖南邵阳人，硕士研究生，中级经济师，主要从事
大数据领域专利审查、专利分析等方面工作。
2.杜锦锦，1989年，女，河南商丘人，硕士研究生，中级经济师，主要从事
大数据领域专利审查、专利分析等方面工作。