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        这一章我们来看一下问答型助手中的架构和设计，什么是问答型助手呢？就是主要指知识问答型，用来回复用户的问题，而不是用来操作设备，比如智能客服。

问答型助手类型

        问答型助手一般有IRQA、KBQA（又叫KGQA）、MRCQA。

  1. IRQA：即基于检索的问答，即在问答库中检索用户问题进行回复，这要求存在和用户问题匹配的FQA对，FQA对可以是人工生成或者经过人工审核过的。适用于能够被FQA中Q匹配的问题，优点是回答的覆盖率较高（在FQA对比较全的情况下），即使对于FQA库中不包含的问题，也可以给出一个语义最相近的回答。但是缺点在于需要做专门模型来对FQA库过滤和排序，才可以找到最相近的QA对。
  2. KBQA：基于知识图谱的问答，知识图谱如下图：

    当知识图谱中存在和用户问题相匹配的内容时，就可以用KBQA来做，比较适合回答一些需要经过一定KB推理才可以回答的问题。但是缺点在于KB的构建成本较高。
  3. MRCQA：即基于阅读理解的问答，当问题询问的答案在已知文本中出现过，并且是文本中连续出现的片段时，就可以用MRCQA来做，优点是文本比较容易获取，比如百度文库、维基百科等都是优质内容来源，当用户询问的问题是其中的知识时，可以使用MRCQA来寻找答案。但是这个需要大量训练数据来训练阅读理解模型。

        不同的QA类型各有优劣，在一个问答型助手中，往往是其组合体。下面我们来看一下一个问答型助手的整体架构。

问答型助手整体架构

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        这一章我们来看一下问答型助手中的架构和设计，什么是问答型助手呢？就是主要指知识问答型，用来回复用户的问题，而不是用来操作设备，比如智能客服。

问答型助手类型

        问答型助手一般有IRQA、KBQA（又叫KGQA）、MRCQA。

  1. IRQA：即基于检索的问答，即在问答库中检索用户问题进行回复，这要求存在和用户问题匹配的FQA对，FQA对可以是人工生成或者经过人工审核过的。适用于能够被FQA中Q匹配的问题，优点是回答的覆盖率较高（在FQA对比较全的情况下），即使对于FQA库中不包含的问题，也可以给出一个语义最相近的回答。但是缺点在于需要做专门模型来对FQA库过滤和排序，才可以找到最相近的QA对。
  2. KBQA：基于知识图谱的问答，知识图谱如下图：

    当知识图谱中存在和用户问题相匹配的内容时，就可以用KBQA来做，比较适合回答一些需要经过一定KB推理才可以回答的问题。但是缺点在于KB的构建成本较高。
  3. MRCQA：即基于阅读理解的问答，当问题询问的答案在已知文本中出现过，并且是文本中连续出现的片段时，就可以用MRCQA来做，优点是文本比较容易获取，比如百度文库、维基百科等都是优质内容来源，当用户询问的问题是其中的知识时，可以使用MRCQA来寻找答案。但是这个需要大量训练数据来训练阅读理解模型。

        不同的QA类型各有优劣，在一个问答型助手中，往往是其组合体。下面我们来看一下一个问答型助手的整体架构。

问答型助手整体架构

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本文标签： 助手架构语音问答

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