智能问答系统核心技术解析

人工智能技术的进步，语音识别技术、自然语言处理等技术的成熟，智能客服的发展很好的承接当下传统人工客服所面临的挑战。智能客服能够24小时在线为不同用户同时解决问题，工作效率高等特点，这是传统人工客服不能替代的，它能为公司节省大量的人工客服成本。在这次疫情当中，由于总总原因，大家肯定多多少少都见识过各种各样的智能客服。

▊ 01 智能问答系统（QA）

智能问答系统（QA）是信息检索系统的一种高级形式，用准确简洁的自然语言回答用户所提出的问题，是NLP领域一个备受关注并具有广泛发展前景的方向。

智能问答系统主要由问题理解、知识检索、答案生成3个部分组成，其中问题理解包括问题分类、关键词提取、知识检索包括结构化与非结构化的信息检索，答案生成包括答案提取和答案验证，核心问题就是处理好对问题的理解以及问题与答案之间的匹配程度。

智能问答机器人使用的神经网络与图像处理的神经网络有所不同，数据源不同，提取信息的网络结构也是不同的，智能问答机器人使用的是循环神经网络。其中问题语料构成输入，答案语料构成输出，形成了序列到序列的字符对应机制。

▊ 02 Seq2seq

序列到序列的方法典型的应用是翻译任务，对话任务与翻译任务是相似的，均是一问一答的形式，翻译使用的是两种语言，单纯地对话使用的是同一种语言。

智能对话机器人同样也是采取了序列到序列的方法进行模型训练，其数据处理由两部分组成即包括编码网络和解码网络，其中编码网络和解码网络都是一个独立的循环神经网络，编码网络与解码网络直接通过公隐藏层和最后一个时刻的输出进行信息传递，c为编码网络最后一个时刻的输出，作为解码网络第一时刻的输入，解码网络其他时刻的输入为前一时刻的输出。

▊ 03 注意力机制

由于使用了序列到序列的机制，语料中每个词对输出结果都有影响，在序列到序列的编码解码的过程中，每个词的影响因子都是相同的，而在实际语料会出现无效的词，无效的信息会夹杂到隐藏层信息中，降低解码的准确度，因此需要对语料进行进一步加工，给不同的词赋予权重，权重在训练的过程中会不断的进行调整，有利于提高解码的准确度，此方法又称为注意力模型。

自然语言处理核心技术内容主要包含以下内容：

1、机器翻译

机器翻译指的是实现一种语言到另一种语言的自动翻译。目前，谷歌翻译、百度翻译、搜狗翻译等行业巨头推出的翻译平台占据了翻译行业的主导地位。

2、问答系统

问答系统是指计算机利用计算系统理解人提出的问题，并根据自动推理等手段，在已有的知识资源中进行检索、匹配、将获取的结果反馈给用户的系统。

3、情感分析

情感分析可以定义为一个分类问题、即指定一个文本输入，计算机通过对文本进行分析、处理和归纳后自动判断文本的情感类别。情感类别一般分为积极、消极和中性。

4、信息抽取

信息抽取是指从文本或海量文本中抽取用户感兴趣的信息的技术。

5、文本摘要

文本摘要是指将原文档的主要内容或某方面的信息自动提取出来，形成原文档的摘要和缩写的技术。

目前智能客服、个人助理、推荐系统等自然语言处理的应用已经设计人们生活的方方面面，这些都得益于自然语言处理技术的飞速发展。舆情分析可以帮助企业及时获取负面舆情，从而进行网络舆情的引导，使企业掌握信息传播的主动权。知识图谱的应用也在很大程度上提高了自然语言处理任务的准确性，进一步推动了自然语言处理技术的发展。自然语言处理技术的发展也使得人工智能可以面对更加复杂的情况，解决更多的问题，也为我们带来了一个更加智能的时代。

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