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本文目录一览：

• 1、什么是智能问答系统
• 2、人工智能的分类包括哪些
• 3、智能问答系统功能有哪些？
• 4、如何评价智能问答系统

什么是智能问答系统

智能科普问答系统通过对数据的深度加工和组织管理、以更自然的交互方式满足用户更精确的信息需求。智能科普问答系统借助互联网，突破时间和空间的限制，让公众可以随时随地获取自己想要的科学信息。

智能科普问答系统以一问一答形式，精确地定位网站用户所需要的提问知识，并给网站用户提供交互服务。可以实现的功能有：

1、相关问答推送。当网站用户提出问题时，系统不仅将问题答案推送出来，而且会将与这个问题相关的知识也都推送出来供用户查询，这样就做到了一次提问全面掌握所有信息。

2、提问智能提示。用户在提问的过程中, 系统将已经输入的内容自动分析给予优化的补全或相关提示。

3、焦点问题自动排行。对在一定的时间内，用户对知识提问的热度，系统自动聚焦，并按照访问频度将热点知识集中在系统页面上热点词聚焦  系统对用户提交的业务关键词进行统计，并按照访问的频度进行聚焦，将与关键词相关的业务列表自动链接，形成业务热点关键词。

4、显在线客服问答。模拟在线客服人员，以网站智能客服形式完成客服作用。

5、引导式交互客服服务。将常见问题整理成若干流程诊断型的知识，通过引导交互式地服务，尽量从Web端解决客户常见问题。

6、客服座席协助。完成专家坐席功能，在普通坐席人员无法回答问题时提供标准化的知识协助，帮助普通客服人员快速，准确回答。

人工智能的分类包括哪些

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

人工智能主要有三个分支：

1) 认知AI （cognitive AI）  

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。                   

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI （Machine Learning AI）   

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。                

然而机器学习需要三个关键因素才能有效：                  

a) 数据，大量的数据                     

为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

智能问答系统功能有哪些？

Live800智能问答系统功能非常全面，包括：机器人自动问答、用户身份识别、gao效客服管理、多维数据分析等功能，还支持友好对接其他的第三方系统，还有不清楚的可以自己百度。

如何评价智能问答系统

许多研究机构和企业在开展智能问答研究，但其技术水平还有待进一步提高。

目前开放领域问答系统的研究主要针对单一的、孤立的、事实性的问题，在答案的精准度以及问题的复杂度上受限于现有的计算模型复杂性和知识库完善程度。

如果涉及到语义理解、复杂逻辑推理以及篇章层面语言分析等问题，Watson 就无法做出满意的回答；AI2到目前为止，也只能达到小学四年级学生的生物学水平。

在深度学习、知识图谱等技术的支持下，问答系统在算法、知识和数据上都存在着出现巨大突破的可能。

有理由相信，在不久的将来，计算机将实现高度智能的自动问答，所研发的技术会带来人工智能的科技革新，从而对信息社会造成深远的影响。