P R E F A C E
前言
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能問答作為人工智能領(lǐng)域中的一項核心任務(wù)，正逐步應(yīng)用到我們?nèi)粘Ｉ�活的各個方面。從智能客服、搜索引擎到智能助手，文本問答系統(tǒng)已經(jīng)在許多行業(yè)中廣泛應(yīng)用。智能問答技術(shù)不僅讓系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解用戶提出的問題，還能夠從不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中提取、生成并呈現(xiàn)出相關(guān)答案，因此成為實現(xiàn)智能交互的關(guān)鍵技術(shù)之一。
近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、GPT、T5等）技術(shù)的成熟和完善，智能問答系統(tǒng)的性能得到了顯著提升。傳統(tǒng)的基于規(guī)則和檢索的方法逐漸被基于深度語義理解的模型替代，使得問答系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對復(fù)雜問題，甚至能夠進(jìn)行推理和生成答案。然而，智能問答是一個多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，涉及自然語言處理、信息檢索、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、人工智能等方向。隨著領(lǐng)域的不斷擴展，出現(xiàn)了很多新的研究熱點和技術(shù)挑戰(zhàn)，都要求研究人員能夠及時跟蹤最新進(jìn)展，并在實際應(yīng)用中加以實踐。本書旨在全面系統(tǒng)地介紹基于文本理解的智能問答技術(shù)，內(nèi)容涵蓋從傳統(tǒng)方法到現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歷程，重點聚焦于文本問答任務(wù)中的關(guān)鍵技術(shù)和前沿問題。之所以編寫這本書，既是源于我們對智能問答技術(shù)的濃厚興趣，也希望為學(xué)術(shù)界、工業(yè)界以及相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者提供一份可供參考的指南，幫助他們更好地理解和應(yīng)用智能問答領(lǐng)域的核心技術(shù)。
本書的主要內(nèi)容包括智能問答的基本概念、發(fā)展歷程、核心技術(shù)以及前沿研究問題。我們深入介紹了基于文本理解的智能問答技術(shù)，展現(xiàn)了多種具有創(chuàng)新性的方法，旨在解決實際應(yīng)用中遇到的各種挑戰(zhàn)。針對大規(guī)模數(shù)據(jù)索引和問答檢索問題，本書提出了基于多域檢索與融合的文本問答方法，并構(gòu)建了一個生物醫(yī)學(xué)問答系統(tǒng)，旨在提供精準(zhǔn)的醫(yī)療答復(fù)。針對候選答案排序問題，本書提出了基于偏序關(guān)系排序的方法，通過比較網(wǎng)絡(luò)理解候選答案之間的關(guān)系，設(shè)計了多任務(wù)學(xué)習(xí)框架來提升答案的排序效果。在場景文本視覺問答的文本語義建模方面，本書提出了基于閱讀理解的OCR文本處理方法，并通過語義和位置信息捕捉文本與圖像對象的關(guān)系。此外，為解決OCR文本字符遮擋和缺失問題，本書提出了基于對比學(xué)習(xí)的語義補齊方法，增強了模型對拼寫錯誤的魯棒性。最后，針對文本語義理解方面的難題，本書提出了基于先驗知識的場景文本視覺問答系統(tǒng)，結(jié)合提示學(xué)習(xí)優(yōu)化答案預(yù)測。這些創(chuàng)新性的方法不僅為智能問答系統(tǒng)提供了新的技術(shù)思路，也推動了視覺文本跨模態(tài)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展，尤其是為解決復(fù)雜語義理解、圖像-文本聯(lián)合建模等方面的挑戰(zhàn)提供了有力的支持。
本書的寫作特點是將理論與實踐有機結(jié)合，既分析了智能問答技術(shù)的基本原理，又關(guān)注其在實際應(yīng)用中的實現(xiàn)。通過清晰的結(jié)構(gòu)和易于理解的語言，力求幫助不同層次的讀者快速掌握該領(lǐng)域的核心內(nèi)容。對于學(xué)術(shù)研究人員和研究生，本書將引導(dǎo)他們深入分析智能問答的背景、技術(shù)挑戰(zhàn)及前沿問題；對于工業(yè)界從業(yè)者和工程師，本書提供了關(guān)于技術(shù)實現(xiàn)和應(yīng)用的具體指導(dǎo)；對于希望了解人工智能和智能問答方向的初學(xué)者，本書可以幫助他們了解領(lǐng)域的基本概念和最新發(fā)展。
本書由晉贊霞、覃京燕和殷緒成三位作者合作完成，具體分工如下：晉贊霞撰寫了第2~7章，并參與第1章部分內(nèi)容撰寫；殷緒成撰寫了第1章；覃京燕撰寫了第8章。
我們衷心感謝在本書撰寫過程中給予支持與幫助的各位同人，你們在技術(shù)討論中提出的寶貴建議和無私分享，為本書的完善提供了重要支持。在本書的創(chuàng)作過程中，我們得到了許多專業(yè)性的幫助。感謝出版社編輯團(tuán)隊的悉心指導(dǎo)，使本書得以順利付梓。我們也要感謝智能問答領(lǐng)域的眾多研究者，你們的前沿成果為本書內(nèi)容奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。希望本書能為讀者提供有價值的參考，并激發(fā)大家在智能問答領(lǐng)域進(jìn)行探索與創(chuàng)新的興趣。