跨领域问答系统是自然语言处理（NLP）领域的前沿方向，旨在解决不同领域知识迁移与理解的难题。以下是关于该研究的关键点👇
核心挑战
- 领域差异性：如从医疗问答迁移至科技领域，需应对专业术语与语义表达的显著变化
- 数据稀疏性：目标领域缺乏标注数据，需依赖预训练模型与迁移学习
- 语境理解：需在多轮对话中保持上下文连贯性，避免回答偏离主题
- 泛化能力：模型需适应未见过的领域，这对算法鲁棒性提出更高要求
应用场景
- 智能客服：支持多行业知识库问答
- 学术研究：辅助跨学科文献检索
- 教育领域：实现个性化知识问答服务
- 企业决策：整合异构数据源提供专业咨询