人工智能技術在智能問答系統中的應用

周 璨

（長沙商貿旅游職業技術學院 湖南 長沙 410006）

1 引言

在大數據發展的背景下，程序搜索信息繁雜問題逐漸凸顯，降低了搜索精準性的同時，也無法滿足人們數據檢索需求。為此，智能問答程序，作為系統開發應用的全新方式，以新型熱點技術，嘗試改善信息冗余問題，精準獲取搜索結果，同時以問題形式，確保搜索結果推送的完全性，展現出智能問答程序的應用價值，為人們數據應用提供便利條件。

2 智能問答系統概述

在互聯網環境中，數據類型多樣化發展的同時，搜索功能逐漸表現出技術缺陷問題，無法滿足各行業專業人士的信息獲取需求。與此同時，人工智能技術獲得了有序發展，相應帶動了智能問答程序的形成。問答程序，具體表示用戶借助普通用語進行提問，程序能夠結合用戶問題給予相應答案。智能程序，結合了智能工藝、知識關聯圖等技術，形成了問答匹配的運行程序，在程序與用戶信息交互時，能夠為用戶提供多重可用信息。

3 智能問答系統構建方式

3.1 系統功能

智能問答程序，含有的主要應用模塊有：知識存儲單元、語義分析、信息搜索、搜索結果輸出等。

（1）在建立知識存儲單元時，以海量知識為基礎，使用功能相同的知識體系。系統框架能夠以簡單程序，將知識程序與應用模塊相結合，系統功能以內部邏輯為主要形式，能夠對各類搜索需求進行解釋，獲得差異性系統搜索結果[1]。

（2）在語義分析時，以模糊算法為主要應用。針對一般語言數據集合，進行有效描述，同時擴展語義含有的數理邏輯，形成模糊推理過程。同時智能問答程序，分階段進行了語法解析工作，逐步進行了詞義分析、詞性判斷。使用各項算法工作，確保推算的準確性。

（3）信息搜索。結合用戶搜索信息，準確進行語義分析，借助人工智能技術中的算法，在專項知識單元中進行信息搜索，以獲取有效檢索結果，同時輸出檢索結果。

（4）搜索結果輸出。此模塊用于整理檢索結果，采取UF-8編碼形式，進行語言轉化，便于調取人員查看。一般情況下，輸出語言形式包括文本、音頻等。

3.2 設計方案

單一程序在構建時，以MVC形式為主，此系統形式中，包括模型、控制器、圖文3個層次。智能問答程序在構建時，應以MVC為基礎，確保程序運行品質，豐富程序功能。見圖1。

圖1 單一程序系統構建形式

（1）模型（Model）。此小程序用于數據邏輯控制。在智能問答程序中，模型功能，以專項知識存儲單元為主，使其作為程序基礎運行數據，同時具備語言轉化、精準搜索等功能，確保控制程序、圖文信息兩個程序信息交互的有效性。

（2）控制程序（Controller）。此程序用于完成程序與用戶信息傳遞，作為系統管理的主要程序。控制程序，以用戶信息采集為主要應用，在用戶信息語言轉化完成時，將轉化結果傳送給模型，進行深層次的數據分析工作。在以圖文形式作為輸出結果時，可進行下一次信息搜索。

（3）圖文信息（View）。此程序能夠為用戶呈現各類數據，在控制程序與圖文顯示的共同協調下，能夠增強程序與信息調取人員之間的信息傳遞效果。與此同時，圖文信息顯示時，啟動控制器進行組件調配，在模型有效處理信息完成時，經控制單元傳送，由圖文信息顯示模塊輸出結果，形成完整的軟件運行過程。

4 構建實例

4.1 智能問答產品簡述

A單位成立于2018年，作為綜合性運營單位，企業管理含有多個部門，比如采購、人資、財務等。A單位結合先進性科技技術，有效完成了技術功能與商業需求的結合，在人工智能技術的輔助下，融合新興知識圖譜顯示反饋技術，與優秀高新專業學生小組進行合作，聯合研發線上智能問答程序，程序名稱為“搜索響應”。在程序開發期間，借助專業知識內容、框架式開發管理模式，以確保“搜索響應”智能問答產品開發效果。

“搜索響應”程序在開發建設時，其知識存儲單元，依賴于實際發生的行業數據，在A單位線上平臺中，經歷多年的工作數據，包括采購、人資、財務等，借助各部門的歷史文本數據，作為程序開發的知識存儲單元，嘗試為問答程序開發奠定基礎條件。此程序在運行時，以行業內較強的工程服務、工程交付為視角，借助專家知識優勢，嘗試在線應對各類單位問題，助力單位發展[2]。

原有A單位的管理平臺，其知識存儲單元，在建設期間，主要依托于人工經驗。在新開發的智能程序中，能夠顯著緩解單位各部門工作壓力，增強了系統運行的智能性，從各部門工作專業性視角，顯著改善了A單位工作能效，確保企業具有較強的知識存儲能力和信息調取能力。

4.2 產品功能

（1）信息調取的聚焦性。“搜索響應”產品，功能表現出垂直性，以期在線完成單位各部門工作問題的應答。在智能程序中，能夠鎖定搜索問題的應答文件，以保障知識應答的準確性，顯著回避了冗余信息反饋問題，確保信息應答的聚焦效果，便于高效利用知識單元，助力產品有序運行。

（2）數據存儲類目劃分的準確性。“搜索響應”產品，對單位各部門專業資料進行知識鏈接。以結構化、關聯性視角，確定文件數據存儲的有效性，為后續文件資料流通使用奠定基礎條件。“搜索響應”產品，對于各部門專業知識，進行全面劃分，確保應答結果無誤。例如，在調取2020年某項物資的采購資料時，結合年份、采購、物資名稱等關鍵詞，準確輸出采購批次、物資數量、使用情況等檢索結果，切實保證了應答程序運行品質。

（3）知識庫高效更新。在“搜索響應”產品中，知識存儲單元，具有行業發展潛能。原有知識傳播形式，以人為經驗為主，由此削弱了知識傳播有效性。“搜索響應”產品，借助其較強的知識體系、高效的信息傳輸速度，回避了人為處理問題，增強了知識傳承效果，使產品擁有較強的更新能力，為后續信息調取奠定了堅實的基礎。

（4）在線信息調取便利性。“搜索響應”產品，借助其智能應答功能，成功開啟了線上文件調取模式，有效突破了時空限制作用。A企業各部門人員，可在線上完成信息調取，結合信息使用需求，準確輸入信息檢索條件，以獲取較為精準的檢索結果。“搜索響應”產品，在檢索運行期間，表現出知識宣傳的時效性、信息調取的高效便利性等優勢，順應各部門人員信息調取需求，助力企業各部門高效運行[3]。

4.3 產品架構

4.3.1 程序架構

“搜索響應”產品系統架構，以前端程序、后臺反饋為主。

（1）前端程序：對用戶進行了直接性程序響應，比如呼叫、音頻識別、信息接入等。

（2）后臺反饋：高效處理數據，包括數據訓練、知識匹配等。

4.3.2 用戶權限

在產品中，對用戶進行了有效劃分，包括公眾用戶、系統開發人員、企業管理人員。

（1）公眾用戶在使用“搜索響應”產品時，能夠操作智能問詢、信息推薦兩個模塊。

（2）開發人員在使用“搜索響應”產品時，可操作各程序接口，便于程序編輯。

（3）企業管理人員在使用“搜索響應”產品時，使用權限以后臺架構為主，具體包括：數據處理、資料更新、模型管理、數據監管、冗余數據處理、圖文反饋等。

4.3.3 產品前端系統層次

（1）應用層。用戶個性化操作程序，包括智能咨詢、文件推薦、接口關聯等。

（2）智能處理層。在接口服務輔助下，以定向處理邏輯為基礎，形成業務邏輯單元，包括智能響應、文件標簽、導航索引、文件推薦、關鍵詞提示、類目劃分。

（3）數據中心層。分為數據存儲單元、知識調取單元。存儲單元用于完成各類數據存儲，保障企業各部門數據存儲的完整性。知識調取單元，借助各部門實際資料情況，匹配用戶調取需求，形成調取方案。

（4）技術支持層。數據庫程序、服務器運行設施、存儲單元、通信協議等。

4.4 產品發展前景

相比原有信息調取形式，“搜索響應”產品，表現出優異的數據處理優勢，順應時代數據調取需求。A單位與其他單位在進行聯合開發時，結合自身企業各部門的歷史資料、工作經驗，以營銷部門為例，劃分出將近100個營銷方案，400余萬條營銷訂單資料，用于存儲在產品知識單元中。同時，在信息監測、智能應答程序輔助下，以保證應答模式運行效果。

在智能問答程序運行時，企業能夠顯著減少成本支出，增強工作能效。“搜索響應”產品中，分別從各部門上下游合作單位視角，進行了資源整合，為企業發展營建出優質的合作鏈條，確保各部門工作品質的同時，減少工作失誤的可能性。以采購部門為例，在使用智能應答程序時，“搜索響應”產品的功能有：為用戶顯示歷史采購方案、產品使用情況，便于用戶制訂新的采購方案，以保證采購有效性。同時，在采購方案形成后，產品可添加部門延伸項目，比如供應商資質對比，借助數據專業性分析，獲得更為全面的數據資料，以保證搜索結果的優質性，為企業發展奠定技術基礎[4]。

在后續智能問答產品發展中，應以深度分析智能系統為方向，拓展程序使用功能的完善性，加強每次信息分析的準確性，確保企業各部門應用效果，以滿足企業運行智能問答產品的多樣化需求，保持系統運行的先進性。

5 結語

綜上所述，經實踐程序開發設計，獲得了智能問答程序，能夠對行業專業內容進行解答，具有程序設計的成功性。在案例問答程序運行期間，成功融合了企業信息，形成智能知識體系，分別從采購、人資、財務等領域，逐一構建知識問答庫，顯著改善了智能問答工作效果。為此，在后續程序開發建設期間，應持續研究完善問答庫功能、拓展應用層次，以全面發揮其智能信息調取價值，爭取在開放領域擴大業務范圍。