本书全面系统地梳理了基于文本理解的智能问答技术，涵盖从传统方法到现代深度学习技术的发展历程，重点聚焦于文本问答任务中的关键技术和前沿问题。
本书涉及智能问答不同领域的多种创新性技术，既有智能问答的背景、技术挑战及前沿问题的解读，又有技术实现和应用的具体指导，读者可以全方位掌握智能问答领域的重要研究问题与技术。
本书注重理论与实践结合，通过清晰的结构和易于理解的语言，力求帮助不同层次和需求的读者快速掌握该领域的核心内容。无论是学术研究人员、研究生还是工程师，都可以从本书中获得学术或技术方面的启发。
P R E F A C E
前言
随着人工智能技术的飞速发展，智能问答作为人工智能领域中的一项核心任务，正逐步应用到我们日常生活的各个方面。从智能客服、搜索引擎到智能助手，文本问答系统已经在许多行业中广泛应用。智能问答技术不仅让系统能够准确理解用户提出的问题，还能够从不同模态的数据中提取、生成并呈现出相关答案，因此成为实现智能交互的关键技术之一。
近年来，随着深度学习技术和大规模预训练模型（如BERT、GPT、T5等）技术的成熟和完善，智能问答系统的性能得到了显著提升。传统的基于规则和检索的方法逐渐被基于深度语义理解的模型替代，使得问答系统能够更好地应对复杂问题，甚至能够进行推理和生成答案。然而，智能问答是一个多学科交叉的研究领域，涉及自然语言处理、信息检索、机器学习、计算机视觉、人工智能等方向。随着领域的不断扩展，出现了很多新的研究热点和技术挑战，都要求研究人员能够及时跟踪最新进展，并在实际应用中加以实践。本书旨在全面系统地介绍基于文本理解的智能问答技术，内容涵盖从传统方法到现代深度学习技术的发展历程，重点聚焦于文本问答任务中的关键技术和前沿问题。之所以编写这本书，既是源于我们对智能问答技术的浓厚兴趣，也希望为学术界、工业界以及相关领域的从业者提供一份可供参考的指南，帮助他们更好地理解和应用智能问答领域的核心技术。
本书的主要内容包括智能问答的基本概念、发展历程、核心技术以及前沿研究问题。我们深入介绍了基于文本理解的智能问答技术，展现了多种具有创新性的方法，旨在解决实际应用中遇到的各种挑战。针对大规模数据索引和问答检索问题，本书提出了基于多域检索与融合的文本问答方法，并构建了一个生物医学问答系统，旨在提供精准的医疗答复。针对候选答案排序问题，本书提出了基于偏序关系排序的方法，通过比较网络理解候选答案之间的关系，设计了多任务学习框架来提升答案的排序效果。在场景文本视觉问答的文本语义建模方面，本书提出了基于阅读理解的OCR文本处理方法，并通过语义和位置信息捕捉文本与图像对象的关系。此外，为解决OCR文本字符遮挡和缺失问题，本书提出了基于对比学习的语义补齐方法，增强了模型对拼写错误的鲁棒性。最后，针对文本语义理解方面的难题，本书提出了基于先验知识的场景文本视觉问答系统，结合提示学习优化答案预测。这些创新性的方法不仅为智能问答系统提供了新的技术思路，也推动了视觉文本跨模态学习领域的发展，尤其是为解决复杂语义理解、图像-文本联合建模等方面的挑战提供了有力的支持。
本书的写作特点是将理论与实践有机结合，既分析了智能问答技术的基本原理，又关注其在实际应用中的实现。通过清晰的结构和易于理解的语言，力求帮助不同层次的读者快速掌握该领域的核心内容。对于学术研究人员和研究生，本书将引导他们深入分析智能问答的背景、技术挑战及前沿问题；对于工业界从业者和工程师，本书提供了关于技术实现和应用的具体指导；对于希望了解人工智能和智能问答方向的初学者，本书可以帮助他们了解领域的基本概念和最新发展。
本书由晋赞霞、覃京燕和殷绪成三位作者合作完成，具体分工如下：晋赞霞撰写了第2~7章，并参与第1章部分内容撰写；殷绪成撰写了第1章；覃京燕撰写了第8章。
我们衷心感谢在本书撰写过程中给予支持与帮助的各位同人，你们在技术讨论中提出的宝贵建议和无私分享，为本书的完善提供了重要支持。在本书的创作过程中，我们得到了许多专业性的帮助。感谢出版社编辑团队的悉心指导，使本书得以顺利付梓。我们也要感谢智能问答领域的众多研究者，你们的前沿成果为本书内容奠定了坚实的理论基础。希望本书能为读者提供有价值的参考，并激发大家在智能问答领域进行探索与创新的兴趣。
殷绪成，教授、博导，模式识别与人工智能专家，国家杰出青年科学基金项目获得者、科技创新2030新一代人工智能重大项目首席科学家，北京科技大学计算机与通信工程学院院长、模式识别与人工智能技术创新实验室主任，中国图象图形学学会文档图像分析与识别专委会副主任/秘书长、中国自动化学会模式识别与机器智能专委会委员、中国计算机学会计算机视觉专委会委员、中国人工智能学会模式识别专委会委员。主要研究领域包括模式识别、文字识别、计算机视觉、人工智能芯片、工业智能与工业软件技术及应用，在中国计算机学会推荐国际期刊和会议上发表论文一百多篇，连续四届荣获国际文档分析与识别大会技术竞赛共15项冠军，获2019年度北京市科技进步一等奖（第一完成人）、2018年度教育部科技进步二等奖（第一完成人）、2005年度北京市科技进步一等奖（主要成员）。
C O N T E N T S
目录
前言
第1章 智能问答概述1
1.1 引言1
1.2 智能问答简史4
1.3 智能问答系统的分类6
1.4 本章小结11
第2章 基于文本理解的智能问答中的关键技术13
2.1 文本理解的相关技术13
2.1.1 机器阅读理解13
2.1.2 知识问答14
2.1.3 答案选择16
2.1.4 知识库的引入18
2.1.5 提示学习20
2.2 视觉与语言多模态学习21
2.2.1 注意力机制21
2.2.2 多模态融合23
2.2.3 图像-文本跨模态预训练24
2.3 视觉问答26
2.3.1 视觉问答方法26
2.3.2 场景文本视觉问答28
2.4 本章小结30
第3章 基于多域检索和融合的文本问答方法31
3.1 引言31
3.2 方法概述33
3.3 查询处理33
3.3.1 查询精简34
3.3.2 查询扩增34
3.4 检索34
3.4.1 查询似然模型34
3.4.2 顺序依赖模型35
3.4.3 字段顺序依赖模型36
3.4.4 随机性临近散度模型38
3.5 多模式策略组合38
3.6 实验验证39
3.6.1 数据集和评价指标39
3.6.2 实验设置42
3.6.3 不同模型组合对模型性能的影响43
3.6.4 与前沿方法的对比实验46
3.6.5 与医学问答系统的对比实验47
3.6.6 实验结果分析49
3.7 本章小结51
第4章 基于偏序关系排序的文本问答方法52
4.1 引言52
4.2 候选项与候选项模型53
4.3 用于答案选择的多任务学习57
4.4 实验验证59
4.4.1 数据集和评价指标59
4.4.2 实验设置60
4.4.3 WikiQA上的性能比较60
4.4.4 TREC?QA上的性能比较61
4.4.5 Insurance QA上的性能比较63
4.4.6 BioASQ上的性能比较64
4.4.7 变体方法对比实验66
4.5 本章小结68
第5章 基于文本阅读理解的场景文本视觉问答方法69
5.1 引言69
5.2 文本阅读理解73
5.2.1 图片处理73
5.2.2 问题理解73
5.2.3 场景文本和目标理解74
5.2.4 关系推理76
5.3 答案预测77
5.3.1 答案候选项生成77
5.3.2 答案语义匹配78
5.3.3 语义推理79
5.4 实验验证80
5.4.1 数据集和评价指标80
5.4.2 文本和目标检测识别模型82
5.4.3 不同模块对模型性能的影响83
5.4.4 OCR准确率对性能的影响86
5.4.5 与前沿方法的对比实验87
5.4.6 关键模块对答案预测的影响90
5.4.7 定性样例分析91
5.5 本章小结92
第6章 基于对比学习语义补齐的场景文本视觉问答方法94
6.1 引言94
6.2 场景文本对比学习98
6.2.1 OCR文本语义表示98
6.2.2 OCR文本增强99
6.2.3 多模态融合100
6.2.4 OCR文本和单词对比学习100
6.2.5 损失函数101
6.3 答案预测101
6.4 实验验证103
6.4.1 数据集和评价指标103
6.4.2 与前沿方法的对比实验106
6.4.3 不同OCR文本语义表示的对比实验108
6.4.4 各个模块对模型性能的影响109
6.4.5 不同来源答案预测的对比实验110
6.4.6 ST?VQA数据集预测结果的对比分析111
6.4.7 TextCaps数据集的对比实验和结果展示113
6.5 本章小结115
第7章 基于先验知识的场景文本视觉问答方法116
7.1 引言116
7.2 先验知识检索和验证117
7.2.1 OCR文本相关实体查询118
7.2.2 问题相关先验知识检索119
7.2.3 基于提示学习的先验知识验证119
7.3 先验知识融合推理120
7.3.1 场景文本和先验知识对齐120
7.3.2 多模态融合推理121
7.4 答案预测122
7.5 实验验证123
7.5.1 与前沿方法的对比实验124
7.5.2 不同提示模板预测准确率的对比127
7.5.3 各个模块对模型性能的影响129
7.5.4 不同数据子集的对比实验129
7.5.5 KgMr预测结果的对比分析130
7.6 本章小结132
第8章 总结与展望133
8. 1研究总结133
8.2 未来展望134
参考文献135
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