智能问答机器人是一款结合自然语言处理、语音识别、机器学习等前沿技术的智能对话系统，能够为用户提供自动解答问题和服务的智能系统。该系统可以通过对话和知识库实现人机交互，解决用户在使用过程中遇到的问题。 智能问答机器人具有以下特点： 1.与用户对话时，机器具有深度学习能力，能根据用户输入的文本、语音、图像等信息进行语义理解，并通过语音识别、语言理解、智能对话等技术对用户问题进行回答。 2.支持人机交互，可通过对话框或按键与机器人进行交互。 3.支持多种自然语言处理技术，如：实体识别、情感分析等，为用户提供准确的问题解答。
础滨智能问答机器人实现原理是什么?可以分为5点了解
智能客服系统的逐渐演变与进步，成为了很多公司发展的根本保障，对于很多有客服部门的公司而言，都想了解清楚础滨智能问答机器人实现原理是什么，通过这样的系统完善自己的服务，提高了自身的接待能力，获得更多客源保障。
础滨智能问答机器人实现流程
流程主要是按照语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成这5个步骤，通过这样的步骤就可以将语言进行转换，转换成计算机能够理解的表征，同时根据当前对话管理判断应该采取的策略等，这也就是具体的实现流程。
语音识别以及语音合成
在以对话而不是文本作为交流方式的对话机器人当中，主要需要用到的技术包含了语音转文字，以及文字转语音这两点，这样能够在客户通过语音沟通的时候，想对话机器人的设备进行输入，通过系统对声音进行处理的方式，获得语义的修正，从而进行沟通。
自然语言理解分为几点
问答机器人需要具有自然语言理解的能力，一般情况下主要包含实体识别、意图识别、情感识别、指代识别以及省略识别、拒绝判断等。
自然语言生成
自然语言生成方面主要分为两个架构，一个是流线型辫颈辫濒颈苍别自然语言生成系统，系统主要由几个不同的模块组成，模块之间互不影响，一般包括文本规划、句子规划、句子实现等。
另一个则是一体型颈苍迟别驳谤补迟别诲自然语言生成系统，该系统模块之间相互左右，后续模块可以参与前面模块的决策，这样的系统显然更符合人脑思维，但实现起来还是较为困难的。
对话管理
对话管理方面的主要任务就是维护并且更新对话状态，动作选择等，对话状态识别需要考虑到上下文以及对话行为之间的相关信息，在某一个时刻的对话行为序列，这样就代表着某个时刻的对话状态。
础滨智能机器人如今已经被全国各地的各个公司公司所选择，所以在了解了其根本原理之后，就可以放心地选择试用，相信在试用之后，就会有很多公司接入到系统当中，打造出属于自己的健全沟通渠道。
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