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一、智能问答

1.对用户问题进行预处理
2.使用处理后的问题，与faq库中问题计算相似度（faq库即知识库，是很多问答对组成的集合）
3.按照相似度分值排序
4.返回最相似问题对应的答案
其中语义相似度计算是faq问答的核心

二、语义相似度计算

编辑距离：
两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。（动态规划）
优点是可解释性强，不需要训练模型。
缺点是受无关词影响，没有考虑语序和语义，如您好和你好，不好和你好，虽然前者语义相似度更高，但是编辑距离与后者相同。
jaccard相似度：
根据两个集合中，不同元素所占的比例，来衡量两个样本之间的相似度

优点是语序不影响分数，不需要训练模型，缺点是没有考虑字词之间的相似度，而且非一致文本可能出现满分。
BM25算法：
通过TF、IDF值刻画语义相似度：TF值等于某个词在某类别中出现的次数/该类别词总数，IDF值等于总类别数/该词出现的总类别数加一（平滑）
优点是弱化了无关词的影响，统计模型快，缺点是仍然没有考虑字词间的语义相似度，对于新增类别，需要重新计算模型。
word2vec:
将训练出的词向量拼接成句向量然后过池化层，形成句向量的信息，然后计算两个句向量的夹角余弦值。优点是考虑了字词间的相似度，且可对知识库内问题优先计算句向量，缺点是可能存在一词多义的情况，且词向量不能完全概括句向量的信息。
深度学习：
表示型文本匹配：

本质是先用encoder将文本转化成向量，然后用余弦距离、欧式距离、MLP层等计算两句话的语义相似度，在反向传播的过程中，优化的参数主要是encoder部分的参数（如bert)，这里将模型训练完成后，调用模型时，两句话共享模型内的所有参数（所以这里本质上训练的是文本表示的方法，多一个类别不需要重新训练模型，而如果用文本分类的方法进行文本匹配的话，多一个类别的时候至少要重新训练最后一层linear层的参数）。
交互型文本匹配：

本质上先用共享的embedding层给两句话编码，然后共同进入交互层，以attention（类似于bert的第二种编码方式）的方式进行再编码，然后再计算语义相似度。
表示型vs交互型：
表示型文本匹配训练好i的模型可以直接对文本进行向量化，但是在训练中不找到文本的重点；相反，交互型文本匹配每输入一段文本，就要与每个类别都进行交互，耗时太长，优点是可以掌握文本重点**（比如今天下雨了 vs 今天下雪了 重点是下雨和下雪，今天下雨了 vs 明天下雨了 重点是今天和明天）**