1、“.....从习技术的不断进步，问答系统不仅仅可以获取语言表面上的信息，还可以获取更深层次的语义信息，而这种进步恰好也给了问答系统生存的土壤与营养。问答系统所能带来的变革与收益，诸如在取代人工客服，聊天机器人，智能家居等领域的应用，进步引起了学术界和工业界的广泛关注。当前，问答系统智能问答系统研究论文原稿以及未来的可能的研究方向。关键词问答系统处理框架分类深度学习引言随着互联网的发展，互联网上的信息越来越繁杂，已呈现出爆炸式增长的状态，面对信息洪灾，人们越来越难以在网上便捷获取有效信息，获取有效信息的成本也越来越高。过去人们通常根据搜索引擎输入关键词......”。

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6、“.....也是最早代问答系统的诞生期，其主要的技术是基于专家设计符号规则，来产生指定的回答系统，它的缺点当然很段基于符号规则的第代十世纪年代末是符号规则技术的高潮期，也是最早代问答系统的诞生期，其主要的技术是基于专家设计符号规则，来产生指定的回答系统，它的缺点当然很明显很难扩展过于依赖专家，其成本太高系统只是基于规则来产生回复，并没有涉及学习。基于数据统计的第代十世纪以后由于行的聊天机器人。面向非任务问答系统的主要有种方法基于检索的方法，从事先定义好的数据库中，根据种规则，选出最合适的答案。优点是通俗易懂，易于解释，但缺点也很明显，非常依赖事先定义的数据库和检索算法，如果数据质量不高......”。

7、“.....基于生成的方法，这是当前研究领新的技术给新代问答系统提供了发展的客观条件。此时，深层的神经网络蓬勃发展，用更深层的学习来获取更深层次的语义表征，使得深层神经网络具有强大的学习能力。正由于其强大学习能力这也使得问答系统得到了空前的關注。虽说第代问答系统的学习能力远超前两代的问答系统，但仍具有些局限性显很难扩展过于依赖专家，其成本太高系统只是基于规则来产生回复，并没有涉及学习。基于数据统计的第代十世纪以后由于互联网的快速发展，产生了大量的文本信息，尤其是社区问答信息，这为问答系统进入数据驱动时代铺垫了良好的基础，此时问答系统已进入开放领域。基于统计学的问答系统大放智能问答系统研究论文原稿有着各自的架构体系......”。

8、“.....般可以分为个部分，包括问题理解，信息检索和答案生成。问答系统研究包含个基本问题如何将自然语言在计算机中表示出来，让计算机理解其语义，如何选取最优的答句，以及将答案映射为自然语言表示出来。提问处理模块负责处理用户的问题，生成查询列到序列的模型，到端到端的模型，再到最近很火的预训练，给问答系统留下无限的发展空间。尽管深度学习技术获得了快速的发展，但目前仍达不到商业普及应用的要求，问答系统仍然有着些挑战，如语义嵌入尚不完善，如何利用大量的无标注数据，如何将常识库加入问答系统等等。接下来，我们将讨已成为自然语言处理领域研究的大热点。问答系统的成熟应用会将人类从大量重复性的劳动中释放出来......”。

9、“.....对人类的社会进步是不可估量的。面向非任务型问答系统通常有以下几种评价方法计算嵌入距离，可分为种情况，种是直接求和再取平均，种是先取绝对值，然后求检索算法根据相关性从高到低给出相关信息。但随着信息越来越繁杂，传统搜索算法愈来愈显得力不从心，其原因在于传统算法未能获取语言更深层次的语义信息，此外，相似信息太多，甚至包含了很多虚假信息。因此也不断催生着新技术的诞生，尤其是计算语言学的发展和人工智能的进步。而随着深度性发展给问答系统带来了长足的进步。本文将从问答系统的定义入手展开文章，再介绍了问答系统的发展历程，以及给出问答系统的般处理框架......”。