問答系統（Question Answering，QA）是自然語言處理（NLP）領域的一個重要，指的是一種能夠接收以自然語言提出的問題，並從給定的知識來源（例如文本集合、知識圖譜、資料庫等）中自動查找並提供準確答案的用戶系統。問答系統的目標是讓電腦能夠像與人交流一樣，直接提出問題並獲得簡潔明了的答案，從而需要手動應用搜尋和篩選大量資訊。
問答系統的目標：
- 理解自然語言問題：能夠解析使用者提出的問題，理解其意義和需求。
- 檢索相關知識：從知識來源找到與問題相關的資訊。
- 提取或產生答案：從搜尋到的資訊中提取出準確的答案，或根據問題和搜尋到的資訊產生新的答案。
- 以自然語言形式回答：將答案以簡潔、易懂的方式呈現給使用者。
根據知識來源和答案形式，問答系統可以分為幾種主要類型：
- 基於文字的問答系統（Text-based QA）：從文字集合（例如文件、書籍、網頁）中尋找答案。
- 抽取式問答（Extractive QA）：答案是原文中的一個片段。系統需要辨識出包含答案的文字片段，並提取出正確的答案片段。
- 生成式問答（Generative QA）：系統需要根據問題和搜尋到的信息，產生一個新的語言自然答案。
- 基於知識圖譜的問答系統（Knowledge Graph QA）：從建構的知識圖譜中查詢答案。知識圖譜由實體和它們之間的關係組成，系統需要將自然語言問題轉換為知識圖譜的查詢語句，然後檢索答案。
- 基於FAQ的問答系統（FAQ-based QA）：維護一個常見問題和答案的列表，當用戶提出的問題與FAQ列表中的問題匹配時，系統直接返回回复的答案。
- 混合式問答系統（Hybrid QA）：結合了多種知識來源和方法，例如同時利用文字和知識圖譜來回答問題。
問答系統的關鍵技術：
發展一個有效的問答系統通常需要以下關鍵技術：
- 自然語言理解（Natural Language Understanding，NLU）：包括斷詞、詞性標註、命名實體辨識、句法分析、語意分析等，用於理解使用者提出的問題。
- 資訊檢索（Information Retrieval，IR）：從大量的知識來源中找到與問題相關的文件或資訊。常用的技術包括關鍵字匹配、提供空間模型、基於深度學習的檢索模型等。
- 答案提取（Answer Extraction）：從檢索到的文本中抽取出包含答案的片段。常用的技術包括基於規則的方法、基於機器學習的方法（例如序列標註、閱讀理解模型）。
- 答案產生（Answer Generation）：當答案無法直接從編譯中提取時，系統需要根據問題和相關語言產生新的答案。這通常需要更複雜的自然生成（NLG）技術。
- 知識表示與推理（Knowledge Representation and Reasoning）：對於基於知識圖譜的問答系統，需要有效地表示知識並進行推理以找到答案。
問答系統的應用場景：
問答系統在許多領域都有廣泛的應用：
- 搜尋引擎：一些現代搜尋引擎可以直接回答使用者提出的問題，而不僅僅是返回相關網頁的連結。
- 虛擬助理和聊天機器人：用於回答使用者的疑問，提供客戶支援或完成特定任務。
- 教育領域：提供學生即時的解答和學習輔助。
- 企業內部知識庫：幫助員工快速找到所需的內部資訊。
- 醫療保健：患者可以詢問有關疾病、藥物等問題。
總結：
問答系統是一種強大的自然語言處理應用，旨在理解使用者提出的問題並提供準確的答案。隨著NLP技術的不斷發展，問答系統的效能和應用範圍不斷擴展，為人們獲取資訊和解決問題提供了更便捷的方式。
