笔者对智能问答机器人技术的分析，从实际场景出发，深入探讨了其功能逻辑。
随着互联网的飞速发展，个人计算机及智能手机已成为人们日常操作的主要设备。触摸式产品的出现让人们能够以更加灵活的方式与手机、平板等设备进行交互。在这样的大背景下，我们开始关注如何通过语音与设备进行人机交互。
要实现这一目标，首先要解决的问题就是如何理解人类的语言。随着深度学习的崛起，语音识别和自然语言理解的技术得以快速发展，为人机交互模式的流行提供了可能。在不久的将来，我们或许将迎来一个CUI（Conversation User Interface）的时代。
在现实生活中，智能对话已广泛应用于客服、营销等多个领域。例如，在客服场景中，智能对话系统可以处理各种问题，提供高效、个性化的体验。它还被集成到智能音箱、智能家居、智能导航等硬件设备中，承担着人机交互的重要任务。
按照对话的智能程度，我们可以将智能问答分为多个阶段。从问答的种类来看，智能问答又可以分为不同的类型。例如，基于知识图谱的问答、基于表格的问答、基于文档的问答以及基于图像或视频的问答等。
在搭建一套智能问答系统时，我们需要对知识进行结构化表示，并建立问答模型。我们需要考虑使用哪些数据以及需要哪些数据来支撑后续的工作。例如，通用领域的问答数据可以用于训练词向量或统计共现、互信息词典等。而垂直领域的知识库则可以用于训练领域相关的分类模型或作为词向量的fine-tune。
在历次迭代中，我们引入了不同的特征和模型来提升问答的效果。从简单的词袋模型到引入语义表示的word2vec和fastText模型，再到利用BERT等先进模型进行多任务学习和fine-tune。每一次迭代都在为提升问答系统的性能做出贡献。
为了科学地评估这些改进的效果，我们选择了多个领域的数据进行评估。通过历次迭代的评估数据表可以看出，我们的准确率得到了显著提升。这也证明了我们的方法和模型是有效的。
智能问答技术是一个不断发展的领域。我们需要理解问题的本质，合理建模，选择合适的语言工具实现它。我们需要持续迭代，形成数据、模型、反馈的闭环。只有这样，我们才能不断进步，为用户提供更好的体验。
参考文献：
[Duan 2017] Nan Duan. Building Informational Bot (InfoBot) with Question Answering & Generation. In Association for Computational Linguistics (ACL).
[其他参考文献]