问答系统中基于模板的分类方法有什么样的发展，都是由谁贡献的？

基于模板的分类方法是问答系统中的一种常用方法，它将问题分类到事先定义好的模板中，并使用相应的模板来生成答案。这种方法最早由美国麻省理工学院的Winograd和Flores在20世纪70年代提出。

随着机器学习技术的发展，基于模板的分类方法也得到了不断改进和发展。其中一些重要的贡献者包括：

1. 西门子公司的Hans Uszkoreit和他的团队，他们在20世纪80年代和90年代开发了一些基于模板的问答系统，如PUNDIT和OASIS。

2. IBM公司的David Ferrucci和他的团队，在2000年代初期开发了DeepQA系统，该系统使用了基于模板的方法和机器学习技术，在回答Jeopardy!问答节目中获得了胜利。

3. 微软公司的Yejin Choi和她的团队，他们在2010年代开发了一种基于模板的方法，称为KBQA，该方法使用知识库来生成问题和答案对。

总的来说，基于模板的分类方法在问答系统中仍然是一种重要的方法，它们已经成为了问答系统的基础之一，并在不断地得到改进和发展。

相关问题

问答系统中基于模板的分类方法近十年有什么样的发展，都是由谁贡献的？

基于模板的问答系统是问答系统中常用的一种方法，主要是通过设定问题和答案的模板，将用户输入的问题与模板进行匹配，然后从中提取出所需的答案。近十年来，基于模板的问答系统得到了很大的发展，主要有以下几个方面的进展：

1. 模板的自动生成：传统的基于模板的问答系统需要由人工编写模板，但是随着机器学习技术的发展，现在可以使用自然语言处理技术自动生成模板。

2. 模板匹配的精度提高：随着自然语言处理技术的进步，现在的基于模板的问答系统可以更准确地匹配用户输入的问题和模板，从而提高了答案的准确性。

3. 结合知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，它可以将知识以图谱的形式呈现出来。近年来，基于模板的问答系统开始结合知识图谱，通过将问题解析成知识图谱上的实体和关系，然后根据实体和关系来生成答案。

4. 多轮对话：传统的基于模板的问答系统只能回答单个问题，无法进行多轮对话。近年来，基于模板的问答系统开始支持多轮对话，通过保存上下文信息，可以更好地理解用户的意图。

这些进展都是由自然语言处理领域的多位研究者和团队所贡献的，包括微软、IBM、谷歌等大型科技公司，以及清华大学、斯坦福大学等知名高校的研究团队。