人工智能

隨著人工智能相關技術的發展，智能問答系統應用在許多行業和領域中都有迫切的需求。比如在電話咨詢場景中，傳統人工座席無法滿足日益增加的客戶咨詢量；在政府業務公開場景中，智能機器人對用戶的不準確答復會影響政府形象和公信力。目前業界的做法是人工設計問答系統或者對話系統，而不是使問答系統真正具有人類常識和世界知識，這種系統無法適應提問方法的改變或應用場景的轉換。而概念信息方法以認知知識庫為基礎可以獲得大量世界知識，比如概念之間的上下位關系。在特定領域的問答匹配多個測試數據集上的實驗結果顯示，相對于谷歌最新的深度計算模型BERT，概念信息語義相似度無監督模型已經比當今最優深度學習模型高出13%-15%。在問答系統上準確性的優勢說明，概念信息語義相似度模型對智能問答系統具有明顯的應用落地優勢。

文本語義相似度在自然語言處理的問答系統、機器翻譯、信息抽取、自動摘要等研究中有著廣泛的應用，具有重要的理論意義和應用價值。隨著人工智能相關技術的發展，智能問答系統應用在許多行業和領域中都有迫切的需求。在特定領域的問答匹配多個測試數據集上的實驗結果顯示，相對于谷歌最新發布的深度計算模型BERT（該模型已刷榜11項自然語言處理傳統任務），概念信息語義相似度無監督模型已經比當今最優深度學習模型高出13%-15%。