如何搭建基于文本语义的智能问答系统？
一、如何搭建基于文本语义的智能问答系统？
刚好之前做过智能问答的研究和落地，从0到1给某O2O平台搭建了支撑百万级用户的智能客服系统。下面分别回答题主的三个具体问题：
1. 问答系统有哪些分类
我们可以将问答系统大概划分为5个类型，主要根据任务形式和知识库里数据的存储结构。
(1) FAQ-Bot: 基于常见问答对的问答，这也是运用最为广泛的智能问答技术。抽象出来是一个信息检索的问题，给定用户的问题，在由{问答：答案}组成的知识库中检索相似的问题，最后将与用户相似问法问题的答案作为结果返回给用户。
(2) MRC-Bot: 基于机器阅读的智能问答，一般运用在开放域的问答中。给定用户的问题，具体分成召回和机器阅读两个阶段，先从知识库中检索出可能存在答案的文档，再针对文档做机器阅读确定答案。在实际落地中也很有前景，相比FAQ-Bot用户不需要耗费很大力气构建知识库，只需要上传产品文档即可。但是目前机器阅读的准确性还不够，效果不稳定，还不能直接将机器阅读的结果作为答案返回给用户。
(3)KG-Bot: 基于知识图谱的问答，一般用于解答属性型的问题，比如“北京的市长是谁”。给定用户的问题，需要先解析成知识图谱查询语句，再到知识图谱中检索答案。这种问答一般回答的准确率非常高，但是能回答的问题也非常局限，同时构建知识图谱非常耗费人力。
(4)Task-Bot: 任务型对话，是面向特定场景的多轮对话，比如“查天气”，“订机票”。"Task oriented dialogue"在学术和工业界都已经有了很深入的研究，分成pipeline和end-to-end两种思路。在实地落地过程中，难得是如何让用户自主的灵活配置一个任务型对话场景，训练语料可能只有一两条，如何让模型能学到这个槽位？
(5)Chat-Bot: 闲聊对话，一般用于提高机器人的趣味性，比如“你是谁？”，“你是机器人吗？”等。在学术上一般基于end-to-end的方案，可以支持多轮，但是回复结果不可控。所以在实际落地中还是会转换成FAQ-Bot，预先构建一个寒暄库，转换成检索的任务。
| 机器人类型 | 知识库结构 | 核心技术 | 落地难度 |
|---|---|---|---|
| FAQ-Bot | {问题:答案} | 信息检索 | 低 |
| MRC-Bot | 文档 | 信息检索+机器阅读 | 中 |
| KG-Bot | 知识三元组 | 知识图谱构建/检索 | 高 |
| Task-Bot | 槽位/对话策略 | 对话状态跟踪/管理 | 高 |
| Chat-Bot | {寒暄语:回复} | 信息检索 | 低 |
一般作为一个商业化的智能问答系统一般上面的各种bot都会有，通过中控来做类型识别和分发。
2.如何快速得搭建一个问答系统
最简单最切合实际的落地方式是基于FAQ-Bot，目前“智能客服”等产品采用的技术也大都基于此。
而要搭建FAQ-Bot最快的方式就是通过Elesticsearch来构建，基于ES可以快速构建检索型的智能问答系统，包括“输入联想”，“相似问题检索排序”，“拼音/首字母混合检索”等常见功能。传统的ES仅支持“字面”匹配（BM25算法），最新的ES也已经支持“语义”匹配，所以可以通过深度学习模型提取问题的语义特征（例如sentence-bert），然后存入ES中。这样用户的query就可以与问题库进行“字面”匹配+“语义”匹配了。
所以基于ES已经可以快速搭建一个能用，且效果还不错的问答系统了
3.如何评估问答系统的效果
智能问答系统的评估一般会包含多个层面：
- 系统层面：cpu占用，内存占用，QPS等
- 算法层面：回答问题的准确率，召回率，精确率
- 业务层面：机器人回答满意度（用户的打分），机器人独立解决问题占比，转人工占比
之前写过基于FAQ智能问答技术的系列文章，可以参考
基于FAQ的智能问答(一): Elasticsearch的调教基于FAQ的智能问答(二): 召回篇基于FAQ的智能问答(三): 精排篇二、人工智能基于几何特征由谁提出？
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时，有很多学者认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
因此，人工智能项目停滞不前，但却让一些人有机可乘,1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告。批评了AI在实现“宏伟目标”上的失败。由此，人工智能遭遇了长达6年的科研深渊。
三、人工智能技术基于什么建模？
人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段。
感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。
认知智能如机器学习、预测类API和人工智能平台。
人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。
四、如何实现基于文本的语音情绪识别技术
引言
随着人工智能和语音技术的不断进步，基于文本的语音情绪识别技术应运而生。这项技术通过分析语音中的情感特征，可以准确地判断说话人的情绪状态，为语音交互和情感计算等领域提供了广阔的应用前景。本文将深入探讨基于文本的语音情绪识别技术的原理、方法和应用场景。
原理
基于文本的语音情绪识别技术主要基于以下两种原理：文本特征提取和情感分类模型。
- 文本特征提取：该过程将语音信号转化为对应的文本表达。常用的方法包括语音转文本技术和特征提取算法，通过提取音频中的特征向量和语音元素，将语音转化为文本。
- 情感分类模型：基于机器学习的方法，通过训练数据集来训练情感分类模型。常见的模型包括支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN），通过对已标记的文本情感进行学习和分类，从而实现对新输入文本情感的判断。
方法
实现基于文本的语音情绪识别技术的具体方法如下：
- 数据准备：收集和清洗具有情绪标签的音频数据，并将其转化为对应的文本表达。
- 特征提取：使用音频特征提取算法，将文本转化为特征向量，如声谱图和梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
- 模型训练：通过使用已标记的数据集，训练情感分类模型，选取合适的机器学习算法和特征选择方法进行训练。
- 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，比较其在不同情感的准确度和性能。
- 情感预测：使用训练好的模型对新的文本情感进行预测，给出对应的情感分类结果。
应用场景
基于文本的语音情绪识别技术在多个领域具有广泛的应用前景，如：
- 在语音助手中进行情感识别，提供情感化的回应和服务，增强人机交互的自然度和友好度。
- 在市场调研中进行情感分析，分析消费者对某种产品或广告的情感反应，从而改进产品设计和市场推广策略。
- 在心理健康领域中进行情绪监测，帮助识别用户的情感状态，提供有效的心理咨询和治疗方案。
结论
基于文本的语音情绪识别技术通过分析语音中的情感特征，可以准确地判断说话人的情绪状态。该技术在语音交互、情感计算和心理健康等领域具有广泛的应用前景。随着人工智能和语音技术的不断发展，我们相信基于文本的语音情绪识别技术必将进一步完善和应用，并为我们的生活带来更多便利和舒适。
谢谢您阅读本文！希望通过这篇文章，您对基于文本的语音情绪识别技术有了更深入的了解。
五、人工智能文本理解
在当今数字化时代，人工智能技术的发展日新月异，其中的文本理解技术在各个领域都发挥着重要作用。人工智能文本理解是指让计算机程序能够理解并处理自然语言文本，从中获取有用信息，进行语义分析和推理。这项技术的应用涵盖了很多领域，例如智能客服、智能搜索、舆情分析、金融风险管理等，为企业提供了更加高效和智能的解决方案。
人工智能文本理解的基本原理
人工智能文本理解的基本原理包括语言模型、实体识别、信息抽取、情感分析等技术。语言模型是基础，通过深度学习的方法训练模型，使计算机能够理解自然语言的语法和语义规则。实体识别是指识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等，从而帮助计算机理解文本的上下文关系。信息抽取则是从大量文本中提取出关键信息，为后续分析和应用提供数据支持。情感分析则是判断文本的情感倾向，包括正面、负面和中性，帮助企业了解用户的喜好和态度。
人工智能文本理解在智能客服中的应用
在智能客服领域，人工智能文本理解技术可以帮助企业提高客户服务质量和效率。通过自然语言处理和深度学习算法，智能客服系统可以理解客户提出的问题，并给出准确回答或解决方案。不仅如此，智能客服还可以根据客户的情感倾向做出智能化的回应，提升用户体验，增强客户粘性。
人工智能文本理解在舆情分析中的应用
在舆情分析领域，人工智能文本理解技术可以帮助企业监测和分析网络上的舆情事件，及时了解公众对品牌或产品的看法和态度，为企业决策提供数据支持。通过对大数据文本的分析，发现潜在的问题和机会，帮助企业制定有效的公关和营销策略。
人工智能文本理解在金融风险管理中的应用
在金融领域，人工智能文本理解技术可以帮助金融机构识别和监测风险，预测市场变化和企业状况。通过分析财经新闻、公司公告等大量文本数据，识别关键信息，及时发现风险信号，降低金融机构的风险暴露和损失。
结语
随着人工智能文本理解技术的不断发展和完善，其在各个领域的应用也越来越广泛和深入。作为一项能够帮助企业实现智能化和高效化的重要技术，人工智能文本理解必将在未来发挥着越来越重要的作用。企业应该保持对这一技术的关注，及时应用于实际业务中，赢得竞争优势。
六、人工智能基于几何特征谁最早提出？
人工智能学科
学科起源
从学科起源的时间原点来看，人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起。
人工智能学科，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
《新一代人工智能发展规划》明确，启动实施人工智能重大项目、推动人工智能学科建设、布局人工智能创新发展实验区等一系列"中国方案"，强化了人工智能基础理论和关键技术研究，促进人工智能与经济社会的高度融合。
七、什么是一种基于超链接的超文本？
超文本 1、超文本(Hypertext)是用超链接的方法，将各种不同空间的文字信息组织在一起的网状文本。
超文本更是一种用户介面范式，用以显示文本及与文本之间相关的内容。
现时超文本普遍以电子文档方式存在，其中的文字包含有可以连结到其他位置或者文档的连结，允许从当前阅读位置直接切换到超文本连结所指向的位置。 超文本的格式有很多，目前最常使用的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language，HTML)及富文本格式 (Rich Text Format，RTF)。 我们日常浏览的网页上的链接都属於超文本。
2、一种按信息之间关系非线性地存储、组织、管理和浏览信息的计算机技术。 超文本技术将自然语言文本和计算机交互式地转移或动态显示线性文本的能力结合在一起，它的本质和基本特征就是在文档内部和文档之间建立关系，正是这种关系给了文本以非线性的组织。
八、人工智能基于大数据
在当今科技领域的快速发展中，人工智能基于大数据已经成为一种不可或缺的技术趋势。人工智能和大数据这两大概念的结合，正在彻底改变着我们生活和工作的方方面面。本文将深入探讨人工智能基于大数据的重要性、应用领域以及未来发展趋势。
人工智能基于大数据的重要性
人工智能作为一种模拟人类智能的技术，通过模拟人类的思维和学习能力，实现了机器的自主学习和智能决策。而大数据则是指规模庞大、结构复杂且更新速度快的数据集合。人工智能基于大数据，利用海量数据进行分析、挖掘和预测，可以帮助企业更好地了解用户需求、优化产品设计以及提高生产效率。
人工智能基于大数据的重要性体现在以下几个方面：
- 实现个性化推荐：通过分析用户的历史行为数据，人工智能可以实现个性化推荐，提升用户体验。
- 精准营销：基于大数据分析的用户画像，可以帮助企业实现精准营销，提高营销效果。
- 智能决策：人工智能可以根据大数据分析结果，辅助决策者做出更加科学的决策，降低决策风险。
- 智能制造：在制造业中，人工智能基于大数据的应用可以实现智能化生产，提高生产效率和产品质量。
人工智能基于大数据的应用领域
人工智能基于大数据的应用已经渗透到各个行业领域，推动着行业的数字化转型和升级。以下是一些人工智能基于大数据的典型应用领域：
- 金融领域：人工智能基于大数据在金融领域的应用包括风险控制、信用评估、智能投顾等。
- 医疗健康：通过分析医疗大数据，人工智能可以帮助医生制定更加精准的诊疗方案，提高治疗效果。
- 零售行业：人工智能基于大数据可以帮助零售企业进行商品需求预测、库存管理以及精准营销。
- 智能交通：智能交通系统借助人工智能和大数据技术，实现了交通流量监测、智能信号灯控制等功能。
人工智能基于大数据的未来发展趋势
随着人工智能和大数据技术的不断进步，人工智能基于大数据的未来发展将呈现出以下几个趋势：
- 跨行业融合：人工智能基于大数据将会在更多领域实现跨行业融合，形成更加智能化的生态系统。
- 算法优化：未来人工智能基于大数据的发展将更加注重算法的优化和提升，以提高智能决策的准确性。
- 隐私保护：随着数据安全和隐私保护意识的提升，人工智能基于大数据的发展将更加注重数据的安全性和隐私保护。
- 智能硬件：未来人工智能基于大数据的应用将越来越多地借助智能硬件设备，实现更加智能化的场景应用。
总的来说，人工智能基于大数据的发展已经成为科技行业的重要趋势，将在未来持续发挥重要作用。企业和个人应当及时了解并掌握这一技术，以适应未来科技发展的需求。
九、人工智能 文本分析
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何制造智能机器或进行智能行为的科学和工程学领域。随着技术的日新月异，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中之一就是文本分析。
什么是文本分析？
文本分析是利用人工智能技术处理和分析文本数据的过程。通过文本分析，可以从海量的文本数据中提取有用信息，进行情感分析、实体识别、主题建模等工作。这种技术的应用涵盖了许多领域，如金融、医疗、营销等。
人工智能在文本分析中的应用
人工智能在文本分析中扮演着重要的角色。通过机器学习和自然语言处理等技术，人工智能可以帮助我们更好地理解文本数据，发现隐藏在其中的信息。
例如，通过情感分析技术，我们可以分析用户评论的情感倾向，帮助企业了解用户对其产品或服务的看法；通过实体识别技术，我们可以识别文本中的实体信息，帮助政府部门进行舆情监控和事件分析；而主题建模技术则可以帮助研究人员从大量文本数据中总结出主题和研究方向。
人工智能与文本分析的发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，文本分析也在不断演进。未来，随着深度学习和神经网络等技术的广泛应用，文本分析将变得更加精准和高效。
同时，随着跨语言文本分析和多模态数据处理等技术的不断涌现，文本分析的应用领域将进一步扩大，为各行各业带来更多可能。
结语
人工智能与文本分析的结合，为我们提供了更多处理文本数据的可能性，帮助我们更好地理解世界和做出更准确的决策。在未来，随着技术的不断进步，人工智能在文本分析领域的应用将会变得更加普遍和深入。
十、人工智能文本处理的发展？
文本智能处理，也就是自然语言处理，是人工智能的一个分支。它试图让机器来理解人类的语言，通过模拟人脑的机制来解释文本。
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