基于深度学习的问答系统研究

基于人工智能的智能问答系统实现人工智能（AI）一直是科技领域的一个重要研究方向。

最近几年，随着人们对AI的研究深入，AI的应用领域也越来越广泛。

其中，基于人工智能的智能问答系统（Intelligent Question Answering System，以下简称IQAS）在实际应用中发挥越来越大的作用。

本文将介绍IQAS的基本原理、实现方法和应用场景。

一、IQAS的基本原理IQAS是一种基于自然语言理解（Natural Language Understanding，以下简称NLU）、知识表示（Knowledge Representation，以下简称KR）和推理引擎（Reasoning Engine，以下简称RE）等技术实现的智能问答系统。

IQAS的主要任务是根据用户的自然语言输入，理解用户的意图，从庞大的知识库中找到相关的答案，并将答案以自然语言的形式返回给用户。

为了实现IQAS，需要使用NLU技术将用户的自然语言输入转化为计算机能够理解的形式。

NLU技术包括词法分析、语法分析和语义分析等步骤。

其中，语义分析是最关键的一步，它可以将用户的自然语言输入映射到语义空间中的向量表示形式。

为了能够进行有效的语义分析，需要将庞大的知识库转化为适合计算机处理的知识表示形式。

这就需要使用KR技术将实际世界中的知识转化为计算机能够处理的形式，例如图谱、本体等。

最后，为了能够对知识进行推理和计算，需要使用RE技术实现推理引擎。

二、IQAS的实现方法IQAS有多种不同的实现方法。

其中，基于规则的IQAS是最传统的实现方法。

基于规则的IQAS使用一系列预定义的规则，根据用户的自然语言输入，逐个匹配规则，最终找到与用户意图最相符的规则，并返回预定义的答案。

尽管基于规则的IQAS具有一定的可扩展性和易用性，但是由于规则的复杂性，这种实现方法无法胜任大规模知识库的问答任务。

为了解决这个问题，基于统计模型的IQAS应运而生。

基于知识库的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始将目光投向了机器人和智能问答系统这些科技前沿领域。

智能问答系统对于企业和个人来说都具有非常广泛的应用场景，可以有效地提高工作效率、节省时间和降低成本。

本文将从技术实现层面出发，探讨如何基于知识库设计和实现一个高效、智能的问答系统。

一、智能问答系统的基本概念智能问答系统是一种能够自动地处理自然语言（NLP）输入并输出相应答案的软件应用程序。

在用户和问答系统之间进行沟通交流时，系统利用自然语言处理技术分析和理解问题，从知识库中检索相关信息，并根据问题类型和语义关系生成相应答案。

随着机器学习和深度学习技术的不断发展，智能问答系统在诸多领域中有着广泛的应用，如客服机器人、智能家居、人工助手等。

目前智能问答系统中最普遍的类型分为两类：基于规则和基于机器学习。

基于规则的智能问答系统是通过在系统中内置人类编写的规则集，对输入问题进行逐一匹配和处理，最终返回相应答案。

这种方法需要将所有的信息都先定义好，才能准确地匹配到答案，因此难以覆盖所有的问题类型和场景，而且维护和更新规则集也比较复杂。

基于机器学习的智能问答系统则是利用机器学习技术对海量的语料数据进行学习，提取问题和答案之间的语义关系，从而实现高效的问答匹配。

这种方法通过学习数据集中的相关信息，能够更好地适应自然语言环境的复杂性和变化性，提高了问答系统的健壮性和可扩展性。

二、基于知识库的智能问答系统基于知识库的智能问答系统是一种利用已有领域专业知识构建的知识库来回答用户问题的问答系统。

知识库可以是行业标准、法规政策、常见问题等，通过将知识结构化和存储，再借助问答程序获取问题答案。

在实际应用中，比较典型的知识库型问答系统有百度知道、Quora等问答社区。

这类问答系统一般都是通过手动或自动构造知识库来实现问题的快速响应和准确性，能够有效地提高用户对问题的掌握和领域知识的理解。

但这种方法也存在一些问题，比如完整性、准确性、更新速度等方面并不能完全保证。

智能问答的实现方式智能问答是一种能够以人工智能技术为基础，通过分析和理解用户提出的问题，并给出准确、多样化、实时的答案的系统。

实现智能问答的方式有多种，下面将介绍几种常见的实现方式。

一、基于规则的智能问答系统基于规则的智能问答系统是一种通过建立一套规则库来实现问答功能的系统。

在这种系统中，开发者需要事先定义好一系列的规则，包括问题的模式和答案的匹配规则。

当用户提出问题时，系统会根据预先定义的规则进行匹配，然后给出相应的答案。

这种方式的优点是实现简单、效率高，但缺点是需要开发者事先定义好规则，对于规则库之外的问题，系统无法提供准确的答案。

二、基于统计的智能问答系统基于统计的智能问答系统是一种通过分析和统计大量的语料库来实现问答功能的系统。

在这种系统中，开发者会建立一个庞大的语料库，然后通过机器学习算法对语料库进行分析和训练，从而建立一个问题和答案的匹配模型。

当用户提出问题时，系统会根据模型进行匹配，并给出最有可能的答案。

这种方式的优点是可以提供更准确的答案，但缺点是需要大量的语料库和复杂的算法支持。

三、基于知识图谱的智能问答系统基于知识图谱的智能问答系统是一种通过建立一个庞大的知识图谱来实现问答功能的系统。

在这种系统中，开发者会收集和整理大量的知识，并将其组织成一个图谱。

当用户提出问题时，系统会在知识图谱中进行搜索和匹配，并给出相应的答案。

这种方式的优点是可以提供丰富的知识和准确的答案，但缺点是需要大量的知识整理和图谱构建工作。

四、基于深度学习的智能问答系统基于深度学习的智能问答系统是一种通过深度学习算法来实现问答功能的系统。

在这种系统中，开发者会使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），对大量的问题和答案进行训练和建模。

当用户提出问题时，系统会通过深度学习模型进行匹配和推理，并给出相应的答案。

这种方式的优点是可以自动学习和理解问题，但缺点是需要大量的数据和计算资源支持。

《基于多模态注意力机制的视觉问答研究》篇一一、引言随着人工智能技术的不断发展，视觉问答（Visual Question Answering，VQA）已成为人工智能领域的研究热点。

视觉问答旨在通过计算机视觉和自然语言处理技术，实现人机交互中图像与文本信息的深度融合，进而实现对图像的自动问答和解析。

多模态注意力机制作为一种重要的技术手段，可以有效提升视觉问答系统的性能。

本文将基于多模态注意力机制，对视觉问答进行研究。

二、研究背景及意义视觉问答是人工智能领域的重要研究方向，其核心在于将图像与文本信息进行深度融合。

传统的视觉问答系统主要依赖于图像特征提取和文本语义理解，但在处理复杂场景和复杂问题时，仍存在一定局限性。

多模态注意力机制能够充分利用图像和文本中的信息，有效提升视觉问答系统的性能。

因此，研究基于多模态注意力机制的视觉问答系统具有重要的理论意义和实践价值。

三、相关工作目前，视觉问答领域已经出现了许多研究成果。

其中，基于深度学习的视觉问答系统已经成为主流。

这些系统通常采用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，采用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型进行文本语义理解。

然而，这些系统在处理多模态信息时仍存在一定局限性。

多模态注意力机制作为一种有效的技术手段，已经被广泛应用于图像识别、视频理解等领域。

在视觉问答系统中，多模态注意力机制可以更好地融合图像和文本信息，提高问答的准确性和效率。

四、方法本文提出了一种基于多模态注意力机制的视觉问答系统。

该系统主要包括以下几个部分：1. 图像特征提取：采用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，得到图像的视觉特征。

2. 文本语义理解：采用Transformer等模型对文本进行语义理解，得到文本的语义特征。

3. 多模态注意力机制：将图像和文本的特征进行融合，利用多模态注意力机制对融合后的特征进行加权，得到最终的视觉特征和文本特征。

4. 问答模块：根据得到的视觉特征和文本特征，进行问答生成或选择。

基于人工智能的智能问答系统人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，在过去几年里得到了迅猛发展。

智能问答系统作为其中的一项重要应用，已经在多个领域得到广泛应用，如医疗、金融、教育等。

本文将从智能问答系统的定义、技术原理和应用前景三个方面进行介绍和探讨。

一、智能问答系统的定义智能问答系统，顾名思义，是利用人工智能技术实现的能够回答用户提出的问题的系统。

它不仅仅是将问题与预设的答案进行匹配，而是通过深度学习、自然语言处理、知识图谱等技术，能够理解问题的意思，并给出准确的答案或解决方案。

与传统的搜索引擎不同，智能问答系统更加注重对用户问题的深度解析和精准回答，并且可以进行多轮对话。

二、智能问答系统的技术原理智能问答系统的实现离不开以下几个关键技术：1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是智能问答系统的基础技术之一。

通过构建机器学习模型和语言模型，系统可以分析和理解用户的自然语言输入，并将其转化为计算机可以处理的形式。

这样系统可以更好地抓住问题的核心信息，以便进行后续的答案生成和推理。

2. 知识图谱（Knowledge Graph）知识图谱是智能问答系统中用于存储和表示知识的关键技术。

它通过对实体和关系进行建模，构建一个具有结构化和语义化特点的知识库。

在回答用户问题时，系统可以根据知识图谱中的信息，从中提取相关的知识，并生成准确的答案。

3. 机器学习（Machine Learning）机器学习在智能问答系统中扮演着重要角色。

系统通过大量的数据训练和学习，提取模式和规律，从而提高对问题的理解和答案的生成能力。

通过不断的迭代和优化，系统的性能和准确度可以得到不断提升。

三、智能问答系统的应用前景基于人工智能的智能问答系统在未来有着广阔的应用前景。

以下是几个典型的应用场景：1. 在线客服在电子商务、金融等行业，智能问答系统可以作为在线客服的重要支持工具。

基于深度学习的自然语言处理技术研究毕业设计自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自然语言处理技术逐渐成为研究的热点。

本文将围绕基于深度学习的自然语言处理技术展开讨论，包括其原理、应用和未来发展方向。

一、深度学习在自然语言处理中的原理深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习方法。

在自然语言处理领域，深度学习通过构建深层神经网络，从大规模的语料库中学习语言的表达和模式，进而实现自然语言的理解和生成。

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和注意力机制等。

二、基于深度学习的自然语言处理技术应用1. 文本分类深度学习在文本分类任务中表现出色。

传统的机器学习方法通常依赖于手工设计特征，而深度学习可以从原始文本数据中提取有用的特征。

例如，使用卷积神经网络在大规模文本数据集上进行训练，可以实现高效准确的文本分类。

2. 机器翻译深度学习在机器翻译领域有着广泛的应用。

通过构建端到端的神经网络模型，可以将一种语言的句子翻译成另一种语言。

神经机器翻译模型能够处理上下文信息，输出更加准确的翻译结果。

3. 问答系统基于深度学习的问答系统可以回答用户提出的自然语言问题。

这种系统通过训练大规模的问答数据集，学习问句和答句之间的语义关系。

利用注意力机制，模型可以更好地理解问题，并给出准确的回答。

4. 情感分析深度学习在情感分析任务中具有出色的性能。

通过对大量情感标注的文本进行训练，可以构建情感分类模型，用于识别文本中的情感倾向。

这种技术被广泛应用于社交媒体舆情分析、产品评论分析等领域。

三、基于深度学习的自然语言处理技术的未来发展方向1. 多模态自然语言处理多模态自然语言处理是将文本信息与其他模态（图像、音频等）信息相结合，进行综合分析和处理的技术。

基于人工智能的智能问答系统设计与实现1. 智能问答系统的背景和意义智能问答系统是一种基于人工智能技术的应用，旨在通过自动回答用户提出的问题，提供准确、及时、个性化的信息服务。

随着信息技术和互联网的快速发展，人们对于获取知识和解决问题的需求也越来越迫切。

传统搜索引擎虽然可以提供大量信息，但用户需要自行筛选和整理，效率较低。

而智能问答系统通过结合自然语言处理、知识图谱、机器学习等技术，可以更好地理解用户问题并给出准确的回答，大大提高了信息获取效率。

2. 智能问答系统的基本原理智能问答系统主要包括问题理解、知识表示与存储、知识推理与匹配以及回答生成等模块。

在问题理解模块中，系统通过自然语言处理技术对用户提出的问题进行分析，并进行意图识别和实体抽取等操作。

在知识表示与存储模块中，系统需要构建一个庞大而丰富的知识图谱，并将各类实体和关系进行结构化表示和存储。

在知识推理与匹配模块中，系统通过匹配用户问题与知识图谱中的信息，进行推理和匹配，找到与问题相关的知识。

最后，在回答生成模块中，系统将找到的知识进行整合和生成回答，并通过自然语言生成技术将回答转化为自然语言形式输出给用户。

3. 智能问答系统的关键技术为了实现高效准确的问答服务，智能问答系统需要依赖一系列关键技术。

首先是自然语言处理技术，在问题理解模块中起到了至关重要的作用。

自然语言处理技术可以将用户提出的问题转化为计算机可以理解和处理的形式，并进行意图识别、实体抽取、句法分析等操作。

其次是知识图谱技术，智能问答系统需要构建一个庞大丰富且准确可靠的知识图谱来支持问题回答。

知识图谱可以将各类实体和关系进行结构化表示，并提供高效查询和推理功能。

另外，机器学习技术也是智能问答系统中不可或缺的一部分。

通过机器学习算法可以对大量数据进行训练和学习，提高系统对于问题理解、知识匹配和回答生成等任务的准确性和效率。

4. 智能问答系统的应用场景智能问答系统在多个领域都有广泛的应用。

大模型问答系统的文章1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文所要讨论的主题－大模型问答系统。

大模型问答系统是一种基于人工智能技术的问答系统，其特点是利用庞大的语言模型来处理复杂的自然语言问题，并提供准确、全面的答案。

与传统的问答系统相比，大模型问答系统在处理语境理解、复杂推理和知识检索等方面表现出更强大的能力。

随着人工智能技术的迅速发展，大模型问答系统在各个领域都得到了广泛的应用。

它被应用于互联网搜索引擎、智能助理、在线客服、医疗健康咨询等领域，为用户提供了更加智能化、高效准确的问题解答和信息检索服务。

本文将对大模型问答系统的定义和特点进行详细阐述，探讨其在不同应用领域中的应用情况，并分析其在实际应用中存在的优势和局限性。

最后，本文将展望大模型问答系统未来的发展方向，为读者提供一个深入了解和思考的角度。

通过本文的阅读，读者将对大模型问答系统有一个全面的认识，并能够对这一前沿的人工智能技术有更加深入的理解。

无论是从学术研究还是实际应用的角度，了解大模型问答系统的定义、特点和应用场景对于推动人工智能技术的发展具有重要意义。

1.2文章结构在本文中，我们将按照以下结构来讨论大模型问答系统:1. 引言: 本节将对大模型问答系统进行概述，并介绍本文的结构和目的。

2. 正文: 本节将对大模型问答系统的定义和特点进行详细阐述，并探讨其在不同领域的应用。

具体内容包括:2.1 大模型问答系统的定义和特点：在这一部分，我们将介绍大模型问答系统是什么，它的主要特点是什么。

我们将详细解释大模型问答系统是一种基于深度学习技术的问答系统，它通过训练大型预训练模型来自动回答用户提出的问题。

2.2 大模型问答系统的应用领域：在这一部分，我们将探讨大模型问答系统在不同领域的应用。

我们将介绍大模型问答系统在自然语言处理、信息检索、智能客服等领域的具体应用案例，并分析其在这些领域中的优势和效果。

3. 结论: 本节将总结大模型问答系统的优势和局限性，并展望其未来的发展方向。

第42卷第6期自动化学报Vol.42,No.6 2016年6月ACTA AUTOMATICA SINICA June,2016基于表示学习的知识库问答研究进展与展望刘康1张元哲1纪国良1来斯惟1赵军1摘要面向知识库的问答(Question answering over knowledge base,KBQA)是问答系统的重要组成.近些年,随着以深度学习为代表的表示学习技术在多个领域的成功应用,许多研究者开始着手研究基于表示学习的知识库问答技术.其基本假设是把知识库问答看做是一个语义匹配的过程.通过表示学习知识库以及用户问题的语义表示,将知识库中的实体、关系以及问句文本转换为一个低维语义空间中的数值向量,在此基础上,利用数值计算,直接匹配与用户问句语义最相似的答案.从目前的结果看,基于表示学习的知识库问答系统在性能上已经超过传统知识库问答方法.本文将对现有基于表示学习的知识库问答的研究进展进行综述,包括知识库表示学习和问句(文本)表示学习的代表性工作,同时对于其中存在难点以及仍存在的研究问题进行分析和讨论.关键词知识库问答,深度学习,表示学习,语义分析引用格式刘康,张元哲,纪国良,来斯惟,赵军.基于表示学习的知识库问答研究进展与展望.自动化学报,2016,42(6): 807−818DOI10.16383/j.aas.2016.c150674Representation Learning for Question Answering over Knowledge Base:An OverviewLIU Kang1ZHANG Yuan-Zhe1JI Guo-Liang1LAI Si-Wei1ZHAO Jun1Abstract Question answering over knowledge base(KBQA)is an important direction for the research of question answering.Recently,with the drastic development of deep learning,researchers and developers have paid more attentions to KBQA from this angle.They regarded this problem as a task of semantic matching.The semantics of knowledge base and users questions are learned through representation learning under the framework of deep learning.The entities and relations in knowledge base and the texts in questions could be represented as numerical vectors.Then,the answer could befigured out through similarity computation between the vectors of knowledge base and the vectors of the given question.From reported results,KBQA based on representation learning has obtained the best performance.This paper introduces the mainstream methods in this area.It further induces the typical approaches of representation learning on knowledge base and texts(questions),respectively.Finally,the current research challenges are discussed.Key words Question answering over knowledge base(KBQA),deep learning,representation learning,semantic analysis Citation Liu Kang,Zhang Yuan-Zhe,Ji Guo-Liang,Lai Si-Wei,Zhao Jun.Representation learning for question an-swering over knowledge base:an overview.Acta Automatica Sinica,2016,42(6):807−818随着人们对于信息精准化的需求越来越高,传统以关键词匹配和文档排序为基本特点的搜索引擎急需一场革命.2011年,美国华盛顿大学图灵实验室的Etzioni教授在Nature上发表题为“Search needs a shake-up”[1]一文指出,问答系统是下一代搜索引擎的基本形态.区别于传统基于关键词匹配收稿日期2015-11-02录用日期2016-05-03Manuscript received November2,2015;accepted May3,2016国家重点基础研究发展计划(973计划)(2014CB340503),国家自然科学基金(61533018),“CCF–腾讯”犀牛鸟基金资助Supported by National Basic Research Program of China(973 Program)(2014CB340503),National Natural Science Founda-tion of China(61533018),and CCF-Tencent Open Research Fund本文责任编委贾珈Recommended by Associate Editor JIA Jia1.中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190 1.National Laboratory of Pattern Recognition,Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190的搜索模式,问答系统最主要的特点在于:1)用户输入是自然语言的问句;2)返回答案不再是文档排序的形态,而是直接给出用户所需要的答案.这需要对用户自然语言问句进行深度理解,同时对网页中的目标文本进行细致的语义分析,从中抽取出知识,并根据用户的问题准确匹配、推理相对应的答案.为了达到这一目标,近些年,无论是学术界或工业界,研究者们逐步把注意力投向知识图谱或知识库.其目标是把互联网文本内容组织成为以实体为基本语义单元(节点)的图结构,其中图上的边表示实体之间语义关系.通过构建知识库,可以从源头上分析网络文本中所蕴含的语义知识.目前,互联网中已经有一些可以获取的大规模知识库,例如DBpedia[2]、Freebase[3]、YAGO[4]等.这些知识库多是以“实体–关系–实体”三元组((实体1,关系,808自动化学报42卷实体2),简称为三元组)为基本单元所组成的图结构.基于这样的结构化的知识,问答系统的任务就是要根据用户问题的语义直接在知识库上查找、推理出相匹配的答案,这一任务也称之为面向知识库的问答系统或知识库问答(Question answering over knowledge base,KBQA).要完成在结构化数据上的查询、匹配、推理等操作,最有效的方式是利用结构化的查询语句,例如:SQL 、SPARQL 等.然而,这些语句通常是由专家编写,普通用户很难掌握并正确运用.对其来说,自然语言仍然是最自然的交互方式.因此,如何把用户的自然语言问句转化为结构化的查询语句便是知识库问答的核心所在,其关键是对于自然语言问句进行语义理解(如图1所示).目前,主流方法是通过语义分析,将用户的自然语言问句转化成结构化的语义表示,例如λ范式[5]和DCS-Tree [6].图1知识库问答过程Fig.1The process of KBQA但是,这一处理范式仍然是基于符号逻辑的,缺乏灵活性,在分析问句语义过程中,易受到符号间语义鸿沟影响.同时从自然语言问句到结构化语义表达需要多步操作,多步间的误差传递对于问答的准确度也有很大的影响.近年来,深度学习技术以及相关研究飞速发展,在很多领域都取得了突破,例如图像、视频、语音.在自然语言处理领域也逐步开始具有广泛的应用.其优势在于通过学习能够捕获文本(词、短语、句子、段落以及篇章)的语义信息,把目标文本投射到低维的语义空间中,这使得传统自然语言处理过程中很多语义鸿沟的现象通过低维空间中向量间数值计算得以一定程度的改善或解决.因此越来越多的研究者开始研究深度学习技术在自然语言处理问题中的应用,例如情感分析[7]、机器翻译[8]、句法分析[9]等.知识库问答系统也不例外,已有相关的研究工作包括文献[10−12].与传统基于符号的知识库问答方法相比,基于表示学习的知识库问答方法更具鲁棒性,其在效果上已经逐步甚至超过传统方法,如图2所示.这些方法的基本假设是把知识库问答看作是一个语义匹配的过程.通过表示学习,我们能够将用户的自然语言问题转换为一个低维空间中的数值向量(分布式语义表示),同时知识库中的实体、概念、类别以及关系也能够表示成为同一语义空间的数值向量.那么传统知识库问答任务就可以看成问句语义向量与知识库中实体、边的语义向量相似度计算的过程.图3给出基于表示学习的知识库问答示意图,其中方格表示学习到的语义表示.图3基于表示学习的知识库问答示意图Fig.3Representation learning basedKBQA图2基于表示学习的知识库问答方法与传统方法的性能比较Fig.2The comparisons between representation learning based KBQA and traditional KBQA6期刘康等:基于表示学习的知识库问答研究进展与展望809然而,构建一个基于表示学习的知识库问答系统并不是一件容易的事情,要完成这一目标,我们首先要回答三方面问题:1)如何学习知识库的分布式表示？如何将知识库中的语义单元,包括节点(实体、类别)、边(关系),表示成为语义空间中的数值向量.2)针对用户的问句,我们应该如何通过深度学习学习问句的语义表示.3)基于学习到的问句和知识库的语义表示,如何自动学习知识库语义表示和问句语义表示之间的关联,学习它们间的映射关系,从而构建基于表示学习的知识库问答系统.本文将围绕这三个问题,对于现有成果进行综述,介绍其中的代表性方法,同时探讨针对这一问题未来可能存在的研究问题与热点.具体章节安排如下:第1节介绍知识库表示学习的主要方法;第2节介绍问句(文本)表示学习的常用模型和方法;第3节介绍基于表示学习的知识库问答现有工作以及性能比较;第4节可能存在的研究问题和未来的研究热点;最后是结论.1知识库的表示学习知识库表示学习的目标是通过对知识库建模,将知识库中的实体、类别以及关系等语义单元表示成为数值空间中的向量或矩阵.向量中的每一维的数值表示该语义单元在某一语义维度上的投影.由于实体和关系的数值表示是根据整个知识库得到,因此这种数值表示方法包含更加全面的信息,使得知识库能够很方便地应用到其他学习任务中.根据学习方法,已有知识库表示学习的方法主要分为两大类:1)基于张量分解的方法;2)基于映射的方法.下面进行详细介绍.1.1基于张量分解的知识库表示学习张量分解的方法以RESCAL系统[13−17]为主要代表.图4是RESCAL的原理图.它的核心思想是将整个知识图谱编码为一个三维张量(其中知识库包含的三元组对应值为1,其他为0),由这个张量分解出一个核心张量和一个因子矩阵,核心张量中每个二维矩阵切片代表一种关系,因子矩阵中每一行代表一个实体.由核心张量和因子矩阵还原的结果被看作对应三元组成立的概率,如果概率大于某个阈值,则对应三元组正确;否则,不正确.RESCAL的目标函数为:X k≈AR k A T,这里A是一个n×r矩阵,其行向量是对于每一个实体的表示,R k是r×r矩阵,表示知识库中第k个语义关系所定义的映射矩阵,X k表示在知识库中的实际观测.RESCAL通过张量分解,能够在编码实体和关系过程中综合整个知识库的信息,它的主要缺点是当关系数目较多时,张量的维度很高,分解过程计算量较大.因此,对于Freebase这类关系数目众多而又非常稀疏的大规模知识库效果不佳.图4RESCAL系统原理[15]Fig.4RESCAL system architecture[15]1.2基于映射的知识库表示学习为了解决上述张量分解方法在大规模知识库表示学习过程中学习效率低的问题,很多研究者转向对于知识库中的基本语义单元:三元组进行独立建模.这类方法通常将知识库中的三元组表示为(h,r,t),h表示头实体,r表示关系,t表示尾实体,它们的向量分别表示为h,r,t.其假设h和t经过某种与r相关的映射后得到向量应该相似或者相等的.为了刻画这一过程,通常定义基于三元组的能量函数为f r(h,t),则学习的目标函数为L=h,t th ,t tmax(0,f r(h,t)+γ−f r(h ,t ))(1)其中,h ,t 表示随机产生的三元组(错误的或不存在的三元组)中头实体和尾实体对应向量.其学习过程是保证知识库里出现的三元组获得较高的目标函数值,同时,对于未出现的三元组进行惩罚.根据对语义关系r的表示方式,已有方法大致可以分为映射矩阵和映射向量两类,我们分别对其进行介绍.1.2.1关系r表示为矩阵Structured模型[18]为每种关系定义两个矩阵M r1和M r2,其能量函数为f r(h,t)=|M r1h−M r2h|1.该模型用两个分离的矩阵表示关系,不能很好地捕获关系与实体之间的联系.Unstructured 模型[19]是Structured模型的特例,它令r=0,能量函数为f r(h,t)= h−t 22.模型的缺点是没有考虑不同关系的影响.Semantic matching energy(SME)模型[20]为了克服参数过多的问题,该模型将实体和关系都用向量表示,所有三元组共享SME中的参数.SME 使用多维矩阵运算捕获实体和关系之间的联系,它首先对h,r进行线性运算得到向量v hr,然后再对r,t做线性运算得到向量v rt,能量函数为f r(h,t)=v Th rv rt,其中线性运算的权重可以是矩阵,也可以是三维张量.SME具有很强的学习能力,810自动化学报42卷参数较少,但是由于需要对h ,r 和r ,t 分别进行线性运算,因此计算量大.Latent factor (LF)模型[21−22]将实体用向量表示,关系用矩阵M r 表示.LF 把关系看作实体间的二阶关联,定义能量函数f r (h ,t )=h T M r t .这个模型使得实体和关系之间产生了很好的交互,实体和关系之间的联系得到充分的体现.Single layer (SL)模型[23]用神经网络刻画映射过程,其为每个三元组定义一个单层非线性神经网络作为能量函数,以实体向量为输入层,关系矩阵为网络的权重参数.同样,Socher 等[23]对于SL 模型进行改进,提出Neural tensor network (NTN)模型.其在SL 中加入关系与实体的二阶非线性操作,增强实体与关系的交互性.SL 模型是NTN 模型的特例,当NTN 中三维张量均为0时,NTN 退化为SL.NTN 是目前表达能力最强的模型,适合学习稠密的知识库.它的主要缺点是参数太多,计算量大,不适合比较稀疏的知识库.1.2.2关系r 表示为向量这一类方法通常将关系r 表示成向量,对于三元组的建模看作从头部实体到尾部实体的翻译.最早提出的模型是TransE [24],其势能函数定义为f r (h ,t )= h +r −t 22(2)如图5所示,三元组中的实体和关系在同一语义空间内成加性关系.图5TransE 、TransH 和TransR [24−26]Fig.5TransE,TransH and TransR [24−26]1)1-to-N ,N -to-1和N -to-N 的语义关系TransE 是一种计算效率很高、预测性能非常好的模型.对于“1-to-1”关系类型,这一模型通常能够很好的建模.但是对于“1-to-N ”、“N -to-1”和“N -to-N ”等关系类型存在不足.例如,我们用r 表示“性别”这一语义关系.在知识库中,我们可以有(张三,性别,女)、(王五,性别,男),也可以有(李四,性别,女).因此,“性别”是“N -to-N ”关系类型的.基于TransE 模型,在学习知识库的表示时,会得到:h 1+r =t 1h 2+r =t 1⇒h 1=h 2(3)得到的学习结果h 1=h 2表示两个不同的实体的语义表示是相同的,这显然是错误的.为了解决这一问题,许多研究者提出了一系列改进方法[25−28].其核心思想是根据语义关系类型,设定映射函数,将三元组的头实体和尾实体映射到与目标关系相关的语义空间中,在这一空间中再利用TransE 中的加性模型学习知识库的表示.TransH 模型[25]认为TransE 中的翻译过程应当在关系所属的超平面上进行.如图5所示,它首先将头部、尾部实体向量投影到关系所在超平面,然后在超平面上完成翻译过程.该模型能够使同一个实体在不同的关系中扮演不同的角色,并且在1-to-N ,N -to-1和N -to-N 的关系类型上较TrasnE 有较好的预测效果.TransR 模型[26]也基于TrasnE,它在不同维度的空间中对于实体和关系建模.因此,如图5所示,TransR 为每个关系定义一个矩阵M r ,用于将实体向量转换到关系所属空间中,然后在关系向量空间中完成翻译.TransR 较TransE 和TrasnH 有较好的推广性能.但是由于为每种关系定义了一个矩阵,因此它有更多的参数和更大的计算量,给扩展到大规模知识库的运用带来了困难.CTransR [26]是根据关系在不同实体对中表现出不同含义的现象,对TransR 的一种改进.它将同一个关系的实体对聚类成若干类别,在每一个类别中,单独学习一个关系的向量表示,这样可以大大减小检索学习的参数规模.TransD 模型[27]是对TransR 的一种改进,其认为TransR 中固定大小的转换矩阵M r 应由实体–关系对动态确定.同时,该模型考虑实体和关系的多类别性.除此之外,在计算过程中,TransD 用向量运算代替了TransR 中的矩阵运算,大大减少了计算量.除此之外,还有一些模型在TransE 的基础上进行了改进PTransE 模型[28]在TransE 的基础上增加实体之间的路径信息,显式地增加了推理知识,相对TransE 模型,在效果上有较大提升.SSE (Se-mantically smooth knowledge graph embedding)模型[29]在TransE 的基础上增加了语义平滑的约束,认为同类型的实体的向量表示应该在空间中位置更加靠近.该模型有较好的学习效果,但是时间复杂度较高,不易扩展到大规模知识库.2)基于分布的知识库表示学习KG2E (Knowledge graphs with Gaussian em-bedding)模型[30]在TransE 的基础上提出一种基于分布的表示学习方法,使用基于高斯嵌入的方法在多维高斯分布空间中学习知识库中实体和关系的表示.不同于TransE 以及其改进模型,KG2E 将知识库中的实体、类别、关系都约定服从高斯分布.如P h =N(µh ,Σh )以及P r =N(µr ,Σr ),这里h 表示实体,r 表示关系,N 表示高斯分布,µ是高斯分布的均值,表示学习到的表示向量,Σ协方差6期刘康等:基于表示学习的知识库问答研究进展与展望811矩阵,表示该实体或关系的不确定性.学习的过程如同TransE 一样采用加性模型,其设定三元组中头实体和尾实体之间的差h −t 同样服从高斯分布P h −t =N(µh −µt ,Σh +Σt ),则目标势能函数通过KL 距离KL(P h −t ,P r )来衡量h −t 和r 之间的距离,保证在知识库中出现的三元组中h −t 和r 的KL(P h −t ,P r )越小越好.同时,其假设知识库中的实体、关系均有不确定性(频率、不同类型的关系均会引发不确定性).通过引入协方差矩阵,该模型能够对于知识库中实体和关系的不确定性进行建模,尤其对于1-to-N 和N -to-1的关系具有很好的学习效果.2问句表示学习问句的表示学习是通过统计学习自动获取问句(文本)的语义表示.德国数学家弗雷格(Gottlob Frege)在1892年就曾提出:一段话的语义由其各组成部分的语义以及它们之间的组合方法所确定[31].现有的问句语义表示也通常以该思路为基础,通过语义组合的方式获得.常用的组合语义组合函数,如线性加权、矩阵乘法、张量乘法等,在文献[32]中有详细的总结.近年来基于神经网络的语义组合技术为文档表示带来了新的思路.从神经网络的结构上看,主要可以分为三种方式:递归神经网络、循环神经网络和卷积神经网络.2.1递归神经网络递归神经网络(Recursive neural network)的结构如图6,其核心为通过一个树形结构,从词开始逐步合成各短语的语义,最后得到整句话的语义.图6递归神经网络结构图Fig.6Recursive neural network architecture递归神经网络使用的树形结构一般为二叉树,在某些特殊情况下(如依存句法分析树[33])也使用多叉树.本文主要从树的构建方式和子节点到父节点的组合函数,这两方面介绍递归神经网络.树形结构有两种方式生成:1)使用句法分析器构建句法树[7,34];2)使用贪心方法选择重建误差最小的相邻子树,逐层合并[35].这两种方法各有优劣,使用句法分析器的方法可以保证生成的树形结构是一棵句法树,树中各个节点均对应句子中的短语,通过网络合并生成的各个节点的语义表示也对应各短语的语义.使用贪心方法构建树形结构则可以通过自动挖掘大量数据中的规律,无监督地完成这一过程,但是树中的各个节点不能保证有实际的句法成分.子节点到父节点的组合函数y =f (a ,b )主要有三种:1)句法组合.这种方式下,子节点的表示为向量a ,b ,父节点可以通过矩阵运算得到:y =φ(H [a ;b ])(4)其中,φ为非线性的激活函数,权重矩阵H 可能固定[36],也可能根据子树对应的句法结构不同,而选用不同的矩阵[37].该方法一般用于句法分析中.2)矩阵向量法[38].在这种表示下,每个节点由两部分表示组成,一个矩阵和一个向量,对于A ,a 子节点和B ,b 子节点,其组合函数为y =φ(H [Ba a ;Ab b ])Y =W MA B(5)其中,W M ∈R |a |×|2a |,保证父节点对应的语义变换矩阵Y ∈R |a |×|a |,与子节点的A 、B 矩阵维度一致.使用这种方法,每个词均有一个语义变换矩阵,对于否定词等对句法结构另一部分有类似影响的词而言,普通的句法组合方式没法很好地对其建模,而这种矩阵向量表示则可以解决这一问题.Socher 等将该方法用于关系分类中[39].3)张量组合.张量组合方式使用张量中的每一个矩阵,将子节点组合生成父节点表示中的一维.y =φ([a ;b ]T W [1:d ][a ;b ]+H [a ;b ])(6)其中,W [1:d ]表示张量W 中的第1∼d 个切片矩阵.不同的切片用于生成父节点y 中不同的维度.该方法是句法组合方法的泛化形式,有更强的语义组合能力,Socher 等将其用于情感分析任务中[23].递归神经网络在构建文本表示时,其精度依赖于文本树的精度.无论使用哪种构建方式,哪种组合函数,构建文本树均需要至少O(n 2)的时间复杂度,其中,n 表示句子的长度.当模型在处理长句子或者文档时,所花费的时间往往是不可接受的.更进一步地,在做文档表示时,两个句子之间的关系不一定能构成树形结构.因此递归神经网络在大量句子级任务中表现出色,但可能不适合构建长句子或者文档级别的语义.812自动化学报42卷2.2循环神经网络循环神经网络(Recurrent neural network)由Elman在1990年首次提出[40].该模型的核心是通过循环方式逐个输入文本中的各个词,并维护一个隐藏层,保留所有的上文信息.循环神经网络是递归神经网络的一个特例,可以认为它对应的是一棵任何一个非叶结点的右子树均为叶结点的树.这种特殊结构使得循环神经网络具有两个特点:1)由于固定了网络结构,模型只需在O(n)时间内即可构建文本的语义.这使得循环神经网络可以更高效地对文本的语义进行建模.2)从网络结构上看,循环神经网络的层数非常深,句子中有几个词,网络就有几层.因此,使用传统方法训练循环神经网络时,会遇到梯度衰减或梯度爆炸的问题,这需要模型使用更特别的方法来实现优化过程[41−42].在循环神经网络中,当模型输入所有的词之后,最后一个词对应的隐藏层代表了整个文本的语义.h(i)=f(e(w i)+Wh h(i−1))(7)优化方式上,循环神经网络与其他网络结构也略有差异.在普通的神经网络中,反向传播算法可以利用导数的链式法则直接推算得到.但是在循环神经网络中,由于其隐藏层到下一个隐藏层的权重矩阵W是复用的,直接对W矩阵求导非常困难.循环神经网络最朴素的优化方式为沿时间反向传播技术(Back propagation through time,BPTT).该方法首先将网络展开成图7的形式,对于每一个标注样本,模型通过普通网络的反向传播技术对隐藏层逐个更新,并反复更新其中的权重矩阵W.由于梯度衰减的问题,使用BPTT优化循环神经网络时,只传播固定的层数(比如5层).为了解决梯度衰减问题,Hochreiter等在1997年提出了LSTM(Long short-term memory)模型[43].该模型引入了记忆单元,可以保存长距离信息,是循环神经网络的一种常用的优化方案.LSTM模型在传统循环网络的一个隐藏层节点上加入了三个门,分别为输入门、输出门和遗忘门,这三个门可以有选择地将远距离信息无衰减地传递下去.LSTM的具体实现公式如下:i t=σ(W xi x t+W hi h t−1+W ci c t−1+b i)ft=σ(W xf x t+W hf h t−1+W cf c t−1+b f)c t=ftc t−1+i t tanh(W xc x t+W hc h t−1+b c) o t=σ(W xo x t+W ho h t−1+W co c t−1+b o)h t=o t tanh(c t)(8)无论采用哪种优化方式,循环神经网络的语义都会偏向文本中靠后的词.因此,循环神经网络很少直接用来表示整个文本的语义.但由于其能有效表示上下文信息,因此被广泛用于序列标注任务.2.3卷积神经网络卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)最早由Fukushima在1980年提出[44],此后, LeCun等对其做了重要改进[45].卷积神经网络的结构如图8,其核心是局部感知和权值共享.在一般的前馈神经网络中,隐藏层的每个节点都与输入层的各个节点有全连接;而在卷积神经网络中,隐藏层的每个节点只与输入层的一个固定大小的区域(win个词)有连接.从固定区域到隐藏层的这个子网络,对于输入层的所有区域是权值共享的.输入层到隐藏层的公式,形式化为x i=[e(w i− win/2 );···;e(w i);···;e(w i− win/2 )] h(1)i=tanh(wx i+b)(9)图7循环神经网络模型结构图Fig.7Recurrent neural network architecture在得到若干个隐藏层之后,卷积神经网络通常会采用池化(Pooling)技术,将不定长度的隐藏层压缩到固定长度的隐藏层中.常用的有均值池化(Av-erage pooling)和最大池化(Max pooling)[46].最大池化的公式为h(2)i=max1≤i≤nh(1)i(10)卷积神经网络通过其卷积核,可以对文本中的每个部分的局部信息进行建模;通过其池化层,可以从各个局部信息中整合出全文语义,模型的整体复杂度为O(n).卷积神经网络应用非常广泛.在自然语言领域, Collobert等首次将其用于处理语义角色标注任务,有效提升了系统的性能[46].2014年,Kalchbrenner 等与Kim分别发表了利用卷积神经网络做文本分类的论文[47−48].Zeng等提出使用卷积神经网络做关系分类任务,取得了一定的成功[49].。

问答系统引言问答系统是一种人机交互的软件系统，通过自动回答用户提出的问题，帮助用户获取所需的信息。

随着人工智能和自然语言处理的发展，问答系统在日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。

本文将介绍问答系统的定义、分类、应用领域以及目前的研究进展。

一、定义问答系统是一种基于人工智能和自然语言处理技术的软件系统，旨在回答用户提出的问题。

它能理解用户的自然语言输入，并在特定的知识库或数据库中搜索相关的信息，然后根据问题提供准确的答案。

问答系统的关键技术包括自然语言理解、信息检索、信息抽取和答案生成。

自然语言理解是指将用户的自然语言输入转化为机器可以处理的形式，包括词法分析、句法分析和语义分析等。

信息检索是指在知识库或数据库中根据用户的问题搜索相关的信息，常见的技术有倒排索引和向量空间模型等。

信息抽取是指从搜索得到的信息中提取相关的答案，常见的技术有实体识别和关系抽取等。

答案生成是指根据搜索结果和抽取出的信息生成回答，可以是文本、语音或图像形式。

二、分类问答系统可以根据其应用领域和实现方式进行分类。

根据应用领域，问答系统可以分为通用问答系统和领域专属问答系统。

通用问答系统旨在回答任意领域的问题，通常通过广泛的知识库和大规模的数据集训练得到。

而领域专属问答系统则专注于某个特定领域，例如医疗、法律或金融等，通过针对性的知识库和数据集进行训练。

根据实现方式，问答系统可以分为基于规则的问答系统和基于机器学习的问答系统。

基于规则的问答系统使用预定义的规则和模板来回答问题，需要手动定义规则和模板，因此对领域知识的要求较高。

而基于机器学习的问答系统则通过训练数据和机器学习算法来自动学习和改进回答问题的能力，无需手动定义规则和模板。

三、应用领域问答系统在多个领域都有广泛的应用。

在教育领域，问答系统可以为学生提供在线学习和辅导，回答他们的问题并帮助他们解决学习难题。

在客户服务领域，问答系统可以处理用户的问题和投诉，提供即时、准确的回答和解决方案。

基于人工智能的智能问答与问诊系统研究智能问答与问诊系统是基于人工智能技术的应用，旨在通过自动化的方式为用户提供精准、及时的问题答案和医疗咨询。

该系统利用自然语言处理、机器学习等技术，从大量的数据和知识库中提取有用的信息，并以人类语言的形式与用户进行交互。

本文将探讨基于人工智能的智能问答与问诊系统的研究进展和应用前景。

首先，智能问答系统是人工智能领域中重要的研究方向之一。

随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式正在发生变化，传统的搜索引擎已经难以满足用户需求。

智能问答系统的优势在于能够根据用户提供的问题，精准地提供具体的答案，无需用户阅读大量的搜索结果。

这种能力对于用户来说是非常便利和高效的，也是智能问答系统广泛应用的原因之一。

其次，智能问答系统的核心技术是自然语言处理和知识图谱。

自然语言处理技术可以理解用户提问的意图，将问题转化为机器可理解的形式。

而知识图谱则是将海量的知识进行结构化和链接，形成一个大规模的知识库。

智能问答系统通过将问题与知识图谱进行匹配，从中提取相关知识，生成问题答案。

同时，系统还会根据答案的置信度和用户反馈进行有效的迭代优化，提高答案的准确性和可靠性。

另外，智能问诊系统是智能问答系统的一种应用。

它结合了医学领域的知识和医生的经验，帮助用户进行健康咨询和初步自诊。

在智能问诊系统中，用户可以描述自己的症状和疾病，系统根据用户提供的信息，结合医学知识和数据库中的病例数据，给出初步的诊断结果和建议。

这种系统可以为用户提供迅速的医疗咨询服务，解决了就医难、看病贵等问题。

随着人工智能技术的不断进步和数据的不断丰富，智能问答与问诊系统的研究也在不断深入。

目前，研究者们在提高系统的准确性、扩充知识库的规模和多样性、优化系统的交互方式等方面进行着积极的探索。

首先，研究者们正在努力提高系统的准确性和可信度。

由于自然语言的复杂性，智能问答系统在理解用户问题和生成准确答案方面仍存在一定的挑战。

研究者们通过引入更先进的深度学习模型和增加训练数据的方式，逐渐提高了系统的准确性。

教育中的智能问答系统应用研究一、引言随着技术的发展，智能问答系统越来越受到教育领域的关注。

智能问答系统能够根据用户提出的问题，快速准确地提供相应的答案和解决方案，对于教育教学活动的智能化和个性化具有重要意义。

本报告将对教育中智能问答系统的应用进行研究，探讨其意义、技术实现和应用场景。

二、智能问答系统的概述1. 智能问答系统的定义和功能智能问答系统是基于和自然语言处理技术构建的系统，能够自动理解和分析用户提问的意图，提供相应的答案和解决方案。

智能问答系统应具备准确、快速、智能化的特点。

2. 智能问答系统的发展历程智能问答系统起源于20世纪60年代，经过几十年的发展，已经取得了巨大的进步。

从早期的基于规则的问答系统到现在的基于深度学习的智能问答系统，技术不断创新，应用场景也越来越广泛。

三、智能问答系统在教育中的意义1. 个性化教育智能问答系统能够根据学生提出的问题，精确地识别学生的需求，并提供针对性的解答和指导。

通过个性化的教学，能够更好地满足学生的学习需求，提高学习效果。

2. 自主学习智能问答系统能够为学生提供自主学习的机会和平台，学生可以根据自己的学习进度和兴趣进行学习，自由选择学习内容。

系统为学生提供问题解答、学习资料和学习推荐，帮助学生充分发挥自主学习的能力。

3. 教学辅助智能问答系统能够为教师提供教学辅助工具，帮助教师更好地进行教学。

教师可以通过系统获取学生提问情况的数据分析，了解学生的学习状况和问题，从而有针对性地进行教学调整和帮助。

四、智能问答系统的技术实现1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是智能问答系统的核心技术之一。

通过自然语言处理技术，系统能够理解和分析用户提问的意图，实现准确的问题理解和答案生成。

2. 知识图谱和语义表示智能问答系统需要有丰富的知识库支持，通过知识图谱和语义表示技术，系统可以从知识库中检索出与问题相关的知识，并生成答案。

知识图谱和语义表示技术能够提高系统的准确性和智能性。

基于AI技术的智能问答系统研究随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能问答系统也成为了许多科学家和工程师研究和探索的热点之一。

人们希望通过智能问答系统来实现人机自然交互，解决人类信息查询和问题解决的困难，提高工作效率。

一、智能问答系统的基本概念智能问答系统是一种基于自然语言处理技术、知识表示和推理等人工智能技术，结合相关领域知识和数据库，实现人机自然语言交互，提供精准、快速和全面的答案的系统。

智能问答系统的核心是实现对自然语言的语义理解和推理，从而找到正确的答案。

目前，智能问答系统主要可分为开放式和封闭式两种。

开放式智能问答系统指的是可以回答任何问题的系统，通常是基于网页、新闻和百科等大规模知识库，如谷歌、百度知道等。

封闭式智能问答系统则是基于特定领域的知识库，只能回答特定领域的问题，如金融、医疗等。

二、智能问答系统的技术路线智能问答系统的基本技术路线包括：自然语言处理技术、知识表示和推理技术、答案生成技术、问答匹配技术等方面。

自然语言处理是智能问答系统的核心技术之一，包括句子切分、词性标注、命名实体识别、句法分析等方面。

自然语言处理的结果会作为后续处理的基础，如实体识别和歧义消解等。

知识表示和推理是智能问答系统的另一个重要技术，主要是将已有知识进行表示，并进行推理得出新的知识。

知识可以用语义网、本体、产生式规则等方式进行表示。

答案生成技术是智能问答系统必不可少的一步。

根据问答匹配的结果，把从知识库中得到的信息进行处理，得到最终回答。

问答匹配技术是智能问答系统中的关键技术，通常包括问题的表示和匹配两方面。

现在较为常用的方法是将问题转化为向量表示，再进行向量匹配，得到相应的答案。

同时，模型融合也是获取更好结果的一种有效手段。

三、智能问答系统的发展现状随着人工智能技术的不断成熟，智能问答系统已经逐渐走出学术领域，得到了广泛的应用。

目前，智能问答系统在金融、医疗、法律等领域都有应用，实现自动响应、自动答疑等功能，极大地提高了工作效率。