26、文本问答机器人技术解析

文本问答机器人技术解析

1. 文本向量化处理

在文本问答机器人的处理流程中，首先要对文本进行向量化处理。具体步骤如下：
- 构建初始词汇向量 ：依据统计算法对原始数据集中出现的词汇进行计数，从而构成初始的词汇向量。新生成的向量由原始数据集中的所有词汇组成，并且所有词汇（假设停用词已被移除）都能在新生成的向量中找到对应的元素。
- 文本表示为向量 ：经过第一步处理后，所有文本都可以表示为向量。每段文本都能表示为具有自身独特长度的字典向量，若文本不同，字典向量的长度也会有所不同。
- 采用 0 - 1 表示法 ：通常使用 0 - 1 表示法来描述文本。若某个词汇出现，则对应的向量元素表示为 1；若未出现，则对应的向量元素表示为 0。

由于特征提取并不分析文本中的无用信息，它将所有文本都转换为词法向量，所以生成的词法向量维度较高，不利于直接计算。因此，后期计算中涉及的特征向量是经过特征选择后的向量，特征选择在这一环节体现了降维的作用，避免了计算中的维度灾难问题。

2. 问题分类技术

问题分类的目的是通过先将问题划分为不同类别，再深入分析，从而理解用户提问时的意图。问题分类问题常被视为如何求解一个映射函数，该函数将问题 (x \in X) 映射到某个类别，如公式 (f: X \to {y_1, y_2, \cdots, y_n}) 所示，其中 (f) 基于先验经验知识，(y_i) 属于类别集合 (Y)，(X) 是问题集合。

在问题分析阶段，问题分类具有两个作用：
- 缩小答案