本文主要是介绍自然语言处理-应用场景-问答系统：综合回答策略【基于FAQ 的问答（不具备推理功能）--＞基于结构化数据的问答--＞知识推理后的回答(e.g. TransE算法)】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、基于FAQ 的问答（不具备推理功能）
基于 FAQ 的问答系统， 主要是指在预先构建好的问答模板库中查找与输入问句相近的问句模板， 其返回的答案是问句模板所对应的答案模板。
此类问答系统要依赖大量的由问答对构建的知识库。
主要应用的技术是句子的相似度计算：将用户输入的自然语言问句与问答对模板库中的问句进行相似度的计算， 设定一个阈值， 将所有相似度超过阈值的问答对模板作为候选答案集， 从中选出相似度最高的作为答案返回给用户。 若没有超过阈值的候选答案对， 则表示没有用户输入问题的答案。
此类问答系统的特点是问答的覆盖率较低， 灵活性差， 不具备推理功能， 对于复杂的问题无法回答， 并且需要人为手工构建
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