企业计算中的知识驱动智能问答实践 - 王昊奋

"该报告由王昊奋分享，聚焦于知识驱动的智能问答在企业计算中的实际应用。报告探讨了企业计算的各个层面，包括市场、风险管控、客户服务以及内容优化，并强调了智能问答在2B市场的潜力。此外，报告还介绍了智能咨询服务平台的架构，如面向内部员工和外部客户的不同功能，以及知识图谱、产品知识库和市场动态智能跟踪等关键组件。在算法和工程实践方面，报告概述了问答范式的演变，从基于信息检索到基于多引擎的问答，以及乐言智能问答的战略，旨在精准回答垂直领域的问题。" 在智能问答部分，报告首先介绍了问答系统的发展历程，从1990年代基于信息检索的问答，到2012年后基于知识图谱的搜索引擎，再到2020年的多引擎问答。这一演变反映了计算智能与感知智能的结合。报告提到了几种问答数据形态，包括基于知识库的问答（KBQA）、基于阅读理解的回答（知识图谱MRC）和基于信息检索的问答（文本IRQA），这表明智能问答技术需要应对不同数据源和场景。 乐言智能问答平台的构建考虑了不同数据来源，以覆盖各种场景需求，同时采用多种技术形态来处理不同的数据形态。以基金行业为例，乐言问答引擎能够处理复杂的查询，提供精准的回复，这体现了人机协同和知识学习的重要性。通过实时检测和追踪，企业可以利用此平台进行风险回避和损失控制，降低企业成本，提升客户服务质量和用户体验，进一步推动企业营收增长。 在智能问答算法实践部分，可能涉及自然语言处理（NLP）、语义理解和机器学习等技术，以提高问答系统的准确性和效率。而在工程实践中，可能会涵盖数据集成、系统架构设计、性能优化和稳定性保障等方面。 这份报告为企业如何利用知识驱动的智能问答技术改进其计算能力提供了深入见解，强调了这一技术在企业服务、风险管理和内容优化中的核心作用，并展示了未来问答系统的发展趋势。