科创中国

行业领域

科技推广和应用服务业

需求背景

随着互联网的发展，人们对信息的需求越来越多样化和个性化，传统的搜索引擎已经不能满足用户的高效、精准、智能的信息获取需求。智能问答系统是一种能够理解自然语言问题，并从海量数据中检索或推理出答案的系统，它具有广泛的应用场景和商业价值，例如客服机器人、教育辅导、医疗咨询等。然而，目前的智能问答系统还面临着很多挑战，如问题理解、答案生成、多轮交互、知识表示等，需要不断地进行技术创新和优化。

需解决的主要技术难题

问题理解：如何准确地分析问题的语义、意图、领域和类型，并将其转化为可计算的形式，以便于后续的答案检索或推理。

答案生成：如何从海量数据中快速地定位相关信息，并根据问题的要求生成完整、准确、自然的答案，同时考虑答案的多样性和可信度。

多轮交互：如何根据上下文和用户反馈，动态地调整问题和答案，实现更深入、更友好、更智能的对话。

知识表示：如何构建和维护一个覆盖广泛领域和主题的知识图谱，以支持问答系统的知识获取和推理能力。

期望实现的主要技术目标

问题理解：能够处理中文自然语言问题，并将其转化为结构化或半结构化的查询语句，支持多种问题类型，如事实型、定义型、列表型、比较型等。

答案生成：能够从结构化或非结构化数据源中检索或推理出答案，并根据问题的形式和内容生成适当的答案表达方式，支持多种答案类型，如实体、属性、关系、段落、列表等。

多轮交互：能够根据用户提供的反馈或补充信息，对问题或答案进行修正或拓展，并保持对话的连贯性和一致性，支持多轮问答场景，如澄清、细化、比较等。

知识表示：能够构建一个包含数亿实体和关系的知识图谱，并实现实时更新和扩展，支持多种知识来源，如百科、新闻、社交媒体等。

处理进度