智能问答系统可以说是信息检索的一种高等形式，用户用自然措辞提出问题后，系统能用准确、简洁的自然措辞进行回答，知足用户的应答需求。

当前智能问答系统可以分为任务型、检索式、问答式三类。

任务型回答运用在分外场景，例如家庭大屏电视，具有稳定流程的问答，可实现多轮对话获取信息，以办理用户困惑；检索式是预师长西席成特定回答集、利用问句和问句高下文演习模型，模型对问答做评分，返回最高评分作为答案输出。

一样平常智能问答系统的处理框架都包括问句理解、信息检索、答案天生三个功能组成部分。

问句理解，须要将用户的意图抽象出来，转换成机器能理解的形式，以此作为答案检索的依据。
信息需求作为用户意图的代表，问句的语义构造可以从问题种别和问题内容两方面来表示，当前自然措辞技能对问题进行深层次的解析和理解。

信息检索，问句理解后形成信息表示，信息检索卖力从语料库和知识库中检索干系信息，通报给后续模块。
信息检索处理是通过问句检索得到与用户提问相似的候选问句，返回对应的候选答案列表。
当前问句检索的紧张研究方向在于如何缩小用户提问与知识库中问句之间的语义鸿沟。

答案天生，基于信息检索得到的检索信息，答案天生模块紧张实现候选答案的抽取和答案的置信度打算，终极返回简洁性、精确性的答案。
按照答案信息粒度，候选答案抽取可以分为段落答案抽取、句子答案抽取、词汇短语答案抽取。
答案置信度打算是将问题与候选答案进行句法和语义层面上的验证处理，从而担保返回答案是与用户提问最为匹配的结果。

智能问答系统具有丰富的运用处景。

例如闲聊机器人，拉近间隔，建立信赖关系，情绪陪伴等，智能问答系统也自动回答客户对产品售后支持，运用于售后自动问答、坐席助手、售前咨询等。

智能问答做事领悟机器学习、信息检索、深度学习等多种技能的智能语义匹配引擎，担保客服问题高精度命中，返回满意答案，智能问答做事采取文本挖掘、关联规则等技能从日志、操作记录等多源数据中学习领域知识，强化问答知识库，提升问答效果。
智能问答可实时理解呼叫中央坐席和客户的对话，在通话过程中，机器人自动提取关键字，凝练问题，搜索并呈现出匹配语义的答案，为坐席的事情供应实时支撑，极大提高坐席事情效率和客户满意度。

中国移动智能问答业务，知心为每一位用户做事。