如果用python编写一个智能问答机器人，列举出具体使用的第三方库、算法和知识点，并给出具体实现的完整示例代码

好的，关于您的问题，下面是具体的解答。

1. 第三方库：

- NLTK：自然语言处理工具包，其中包含了许多用于文本处理和人工智能的算法和工具。
- TensorFlow：谷歌开发的机器学习框架，可以用于训练和处理神经网络。
- Keras：一个高级神经网络API，建立在TensorFlow上，易于使用。
- PyTorch：一个基于Python的科学计算库，用于处理机器学习和人工智能任务。

2. 算法和知识点：

- 文本相似度算法：用于计算用户输入问题和已知问题之间的相似度，常用的算法包括余弦相似度和Jaccard相似度。
- 循环神经网络（RNN）：一种用于处理序列数据的神经网络结构，常用于自然语言处理任务。
- 词向量：将单词映射到向量空间中，使得可以计算单词之间的相似度。

3. 代码实现：

下面是一个简单的智能问答机器人的代码示例，使用NLTK和Keras库实现。机器人可以回答一些简单的问题，例如“你好”、“你叫什么名字”等等。

import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义问题和答案
questions = [
    "你叫什么名字？",
    "你好",
    "什么是人工智能？",
    "谁是爱因斯坦？"
]
answers = [
    "我叫ChitGPT",
    "你好！",
    "人工智能是一种模拟人类智能的技术",
    "爱因斯坦是一位著名的科学家"
]

# 对问题和答案进行预处理
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
tokens = []
for question in questions:
    tokens.append([lemmatizer.lemmatize(token.lower()) for token in nltk.word_tokenize(question)])
answers = np.array(answers)

# 构建词汇表
vocab = set()
for token_list in tokens:
    vocab.update(token_list)
vocab = sorted(vocab)
word_index = dict((word, index) for index, word in enumerate(vocab))
index_word = dict((index, word) for index, word in enumerate(vocab))

# 将问题转换为数字序列
max_len = 20
sequences = []
for token_list in tokens:
    sequence = [word_index[token] for token in token_list]
    sequence += [0] * (max_len - len(sequence))
    sequences.append(sequence)
sequences = np.array(sequences)

# 定义模型
model = keras.Sequential([
    layers.Embedding(len(vocab), 50, input_length=max_len),
    layers.LSTM(128),
    layers.Dense(len(answers), activation="softmax")
])
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(sequences, keras.utils.to_categorical(answers), epochs=100)

# 测试模型
while True:
    question = input("你想问什么？")
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token.lower()) for token in nltk.word_tokenize(question)]
    sequence = [word_index.get(token, 0) for token in tokens]
    sequence += [0] * (max_len - len(sequence))
    sequence = np.array([sequence])
    prediction = np.argmax(model.predict(sequence)[0])
    print(answers[prediction])

当用户输入一个问题时，机器人会将问题转换成数字序列，然后使用预训练的模型进行预测，最终输出对应的答案。

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多的问题，例如如何处理用户输入的错误、如何处理更复杂的问题等等。