人工智能问答系统主要分为四类：开放域问答系统：回答广泛开放式问题，灵活性强，但缺乏专业知识；封闭域问答系统：针对特定领域提供高准确性答案，但范围有限；事实性问答系统：提供对特定事实或数据的即时答案，快速简洁，但范围受限；对话式问答系统：进行自然语言对话，人性化互动，但开发和维护难度较大。
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人工智能问答系统有哪些分类？
开放域问答系统
- 可以回答广泛的开放式问题，不受特定领域或知识库的限制。
- 依赖于大型语言模型，如 GPT-3 和 BERT，这些模型通过无监督学习从海量文本数据中训练而成。
- 主要优点：广泛的覆盖范围、灵活性。主要缺点：可能缺乏特定领域的专业知识、产生冗余或不相关的答案。
封闭域问答系统
- 针对特定领域或主题（如医学、法律或金融）进行训练，仅能回答相关问题。
- 依赖于预先定义的知识库、规则和推理引擎。
- 主要优点：高准确性、专门知识。主要缺点：范围有限、需要定期更新知识库。
事实性问答系统
- 专注于提供对特定事实或数据的即时答案，例如人口统计数据、历史事件或科学常识。
- 依赖于结构化数据源，如知识图和数据库。
- 主要优点：快速、准确、简洁。主要缺点：范围有限、无法处理复杂或开放式问题。
对话式问答系统
- 旨在进行自然语言对话，将多种 AI 技术（如自然语言处理和机器学习）结合起来。
- 能够理解复杂问题、提供上下文相关答案并参与后续对话。
- 主要优点：人性化、互动性。主要缺点：开发和维护难度更大、受限于当前的技术水平。
