大型qa系統大多數是基於web資訊檢索的，各級nlp技術比如句法分析,ner,ir/ie等都會涉及。
還有一種是基於knowledge base的, 將自然問句形式化成query，到知識庫裡檢索答案。
如果想自己做乙個簡單系統的話可以先選擇乙個特定領域比如醫療qa，到網上抓取資料，用語義網rdf/owl構建乙個知識庫，然後用開源nlp包分析問句，轉換成查詢語句去搜答案，最後返回給使用者，在這個基礎上自己可以深入做推理等其他高階功能。
像常用型別的**（比如部落格系統、問答系統、維基系統）都有開源庫。
閱讀理解問答調研
機器閱讀理解與問答主要涉及到深度學習 自然語言處理和資訊檢索。機器閱讀理解具有很高的研究價值和多樣的落地場景。它能夠讓計算機幫助人類在大量文字中快速找到準確答案，從而減輕人們對資訊的獲取的成本。具體來講，機器閱讀理解和問答任務 qa 指的是給定乙個問題和乙個或多個文字，訓練的qa系統可以依據文字找出...
系統調研步驟
首先對於合同內建設的系統需求進行熟悉和掌握，了解甲方的大致需求，便於調研前的準備工作及切入點。與甲方確認調研時間 若是甲方一味的推脫比較忙等，則需告知甲方負責人延期調研可能會帶來的負面影響及專案工期的延長，若是還是不行，可建議甲方向其分管領導反饋讓分管領導參與，利用職務安排任務等方式讓其他科室進行配...
PyAiml問答系統構建
pyaiml問答系統在使用過程中有一下問題 1.匹配的時候 只能代表乙個字元以及乙個字元以上，而不能代表空值，導致需要多些很多規則。x 哪 x 哪 2.匹配的時候，遇見同義詞只能新增規則，不能用類似正規表示式 這種方式解決，導致也需要寫很多模板。x 那 x 那 3.不能新增排除專案，只能通過aiml...