为什么问答机器人经常答非所问
忽视了业务逻辑关系
传统的问答机器人仅基于定义好的关键词或意图进行匹配，忽视了用户问题中隐含的领域业务对象和其中的业务关系，导致机器无法理解。
基于知识网络的智能问答，结合自然语言处理与知识图谱技术，可以从用户的问题中解析出领域实体和关系，以及领域内的术语、黑话等知识表达，从而准确推理出用户的真实意图，并从知识库中查询出精准答案。
为什么问答机器人经常答非所问
忽视了业务逻辑关系
传统的问答机器人仅基于定义好的关键词或意图进行匹配，忽视了用户问题中隐含的领域业务对象和其中的业务关系，导致机器无法理解。
基于知识网络的智能问答，结合自然语言处理与知识图谱技术，可以从用户的问题中解析出领域实体和关系，以及领域内的术语、黑话等知识表达，从而准确推理出用户的真实意图，并从知识库中查询出精准答案。
只能针对预设的文本答案进行问答
传统问答系统的答案通常是由人工从大量的业务文档中整理并编辑好的机器可以回答的文本答案，容易造成答案更新不及时，且维护成本很高。
知识网络可以整合结构化与非结构化数据，基于知识网络的智能问答可以面向FAQ、知识图谱、文档、表格、视频、图片等多模态数据提供统一问答服务，实时地从数据中查询出答案。
只能针对预设的文本答案进行问答
传统问答系统的答案通常是由人工从大量的业务文档中整理并编辑好的机器可以回答的文本答案，容易造成答案更新不及时，且维护成本很高。
知识网络可以整合结构化与非结构化数据，基于知识网络的智能问答可以面向FAQ、知识图谱、文档、表格、视频、图片等多模态数据提供统一问答服务，实时地从数据中查询出答案。
智能问答 = 领域知识网络 + 问答引擎
智能问答针对给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而在领域知识网络中进行查询、推理，得出答案。
智能问答 = 领域知识网络 + 问答引擎
智能问答针对给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而在领域知识网络中进行查询、推理，得出答案。
智能问答系统具有哪些好处
丰富数据类型
无论是面向结构化还是非结构化数据，都可以使用自然语言提问快速获取具体、全面的答案。
无论是面向结构化还是非结构化数据，都可以使用自然语言提问快速获取具体、全面的答案。
精准理解意图
知识网络中蕴含着丰富的信息及各种关系连接，结合NLU技术，可以准确理解用户的意图。
知识网络中蕴含着丰富的信息及各种关系连接，结合NLU技术，可以准确理解用户的意图。
解决复杂问题
可以通过多轮问答消除歧义；通过识别业务对象的关系，实现推理，从而回答更复杂的问题。
可以通过多轮问答消除歧义；通过识别业务对象的关系，实现推理，从而回答更复杂的问题。
降低实现成本
问答引擎可直接从知识网络中调取数据作为答案；仅需要添加实体、关系即可更新知识。
问答引擎可直接从知识网络中调取数据作为答案；仅需要添加实体、关系即可更新知识。
如何实现一个智能问答系统
如何实现一个智能问答系统
01.汇集全域数据
收集领域内的非结构化与结构化数据集作为知识来源。
收集领域内的非结构化与结构化数据集作为知识来源。
02.构建领域知识网络
建立语义模型，并将数据构建成领域知识网络。
建立语义模型，并将数据构建成领域知识网络。
03.训练问答能力
训练机器具备自然语言理解能力
训练机器具备自然语言理解能力
04.对话系统集成
将知识问答服务集成到应用系统中
将知识问答服务集成到应用系统中
