原文出处：https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/52447553
自动问答系统是当前自然语言处理领域一个非常热的方向。它综合运用了知识表示、信息检索、自然语言处理等技术。自动问答系统能够使用户以自然语言提问的形式而不是关键词的组合，提出信息查询需求，系统依据对问题进行分析，从各种数据资源中自动找出准确的答案。从系统功能上讲，自动问答分为开放域自动问答和限定域自动问答。开放域是指不限定问题领域，用户随意提问，系统从海量数据中寻找答案；限定域是指系统事先声明，只能回答某一个领域的问题，其他领域问题无法回答。
为了测试这个方面可行与否，近期，利用百度知道的相关问答语料，测试了下。
具体步骤：
（1）数据预处理：将百度知道的原始数据通过预处理整合成格式规范的数据导入数据库中，方便后续处理，就形成了训练数据所需的原始数据集。
（2）构建分类器：利用所给数据训练文本分类器模型，在用户提出测试问题时可以将测试问题贴上类别标签，锁定答案的知识范围；、
（3） 相似问题检索：将测试问题与训练语料库中相同类别下的其它问题进行文本相似度计算，找出相似度较高的问题作为相似问题集合
（4） 答案抽取：将相似问题集合中的所有答案进行排序，选出最佳答案反馈给用户。
里面的核心技术是分类器的构建，由于还没采用深度学习的办法，目前只采用SVM分类器进行测试，发现还是可行的。而相似问题计算这种，有很多现成的东东。
用JAVA代码实现，测试结果如下：
相关推荐
因此，基于机器学习的问答推荐算法应运而生，旨在通过自动化学习和优化过程，提供更准确、更个性化的搜索结果。 1.2 机器学习国内外研究历史和现状 机器学习是人工智能的重要分支，其研究始于上世纪50年代。近年来...
本项目“基于Python与深度学习的自动问答设计与实现”旨在利用这两种强大的工具构建一个能够理解用户问题并提供准确答案的系统。以下是关于这个项目的一些关键知识点和实现细节。 1. Python编程语言：Python是一种...
因此，基于机器学习的问答推荐算法设计具有深远的现实意义。它旨在通过学习用户的行为模式和问题特征，提高搜索结果的准确性和个性化，从而提升用户体验。 1.2 机器学习国内外研究历史和现状 机器学习作为人工智能...
学习过程包括机器学习、深度学习等技术，通过训练来提升机器人对自然语言的理解能力。实现框架则包括了系统架构设计、接口设计和算法实现等。 3. 具体实现：文章提到的系统实现需要结合自然语言处理技术，实现语言...
因此，基于机器学习的问答推荐算法成为了解决这一问题的关键，它能够自动学习和优化排序策略，提高搜索结果的相关性和用户体验。 1.2 机器学习国内外研究历史和现状 机器学习作为人工智能的重要分支，近年来得到了...
总结起来，机器人自动问答系统是人工智能的重要组成部分，它依赖于自然语言处理、信息检索和机器学习等多领域的技术融合。随着技术的发展，我们期待看到更加智能、精准的问答系统服务于社会的各个角落，提升信息获取...
在自动问答系统中，深度学习被用来构建能够理解自然语言问题的模型。例如，卷积神经网络（CNN）可以用于问题的特征提取，而循环神经网络（RNN）及其变种（如长短期记忆网络，LSTM）则用于处理序列数据，例如问题和...
结论：本文详细阐述了基于Python的自动问答系统的设计与实现过程，从理论到实践，全面覆盖了自然语言处理、机器学习和知识图谱等关键技术。通过实际运行和测试，该系统表现出良好的问答性能，证明了Python在构建自动...
本项目提供了基于知识图谱的自动问答系统的实现，包括代码和说明文档，是初学者了解和学习知识图谱应用的一个良好起点。 1. **知识图谱构建**： 在这个系统中，首先需要构建知识图谱。这涉及数据的收集、清洗、...
本研究将设计一个基于机器学习的问答推荐算法，结合LambdaMART模型和文本处理技术，以提升推荐的准确性和效率。 6.2 实现与评估 算法将被实现并应用于实际的问答数据集上，通过准确率、召回率、F1分数等指标进行...
基于机器学习的问答推荐算法设计旨在提高搜索引擎的性能，特别是针对用户查询的精准匹配和答案排序。通过对用户行为数据的学习，这些算法可以自动优化和改进，从而提供更加个性化和高效的搜索体验。 1.2 机器学习国...
2）基于机器学习的方法，训练模型来识别问题模式并生成查询；3）基于深度学习的方法，利用神经网络模型理解自然语言并生成查询。 此外，评估问答系统的性能也是一个重要的研究方向，通常涉及准确性、召回率、F1分数...
最后，为了持续学习和优化问答系统，可以集成机器学习模块，如使用TF-IDF或BERT等深度学习模型进行语义相似度计算，以提高问答匹配的准确性。 总结起来，这个项目涵盖了使用Elasticsearch和Python构建检索式问答...
本文提出了一个基于机器学习的问答推荐系统，利用LTR思想和LambdaMART模型改善了搜索结果的排序，解决了传统搜索引擎的局限性。 6.2 未来工作 未来的研究可进一步探索深度学习模型在问答推荐中的应用，以及如何结合...
机器学习是人工智能领域的重要分支，它使计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。近年来，机器学习在各个领域都有广泛的应用，尤其是在自然语言处理、图像识别和推荐系统等方面取得了显著成果。Learning-to-Rank...
《自动问答系统》这篇硕士论文聚焦于现代信息技术中的一个重要领域——自然语言处理（NLP），特别是自动问答...通过阅读和研究，读者可以了解自动问答的最新进展，以及如何应用NLP技术来构建更智能、更高效的问答系统。