智能问答是人工智能领域的一个重要应用，它能够理解用户的问题，并提供准确的答案。下面是一些关于 AI 智能问答实现的关键点：

技术栈

  • 自然语言处理 (NLP): 用于理解用户问题的语义。
  • 知识图谱: 存储和检索与问题相关的知识。
  • 机器学习 (ML): 用于训练和优化问答系统的性能。

实现步骤

  1. 数据收集: 收集大量的问答对，用于训练和测试。
  2. 预处理: 清洗和格式化数据，包括去除噪声、分词、词性标注等。
  3. 模型选择: 选择合适的 NLP 模型，如 BERT、GPT 等。
  4. 训练与优化: 使用收集的数据训练模型，并通过交叉验证等方法优化。
  5. 部署与监控: 将模型部署到服务器，并实时监控其性能。

示例

假设我们有一个关于电影的问题：

用户问题: 《教父》是谁主演的？

系统答案: 《教父》由马龙·白兰度主演。

扩展阅读

AI 智能问答示例