详解如何使用vtk与python实现机械臂三维模型的智能问答可视化

图4.21 知识推理示例 （3）智能问答 传统的问答系统，简单来讲多用配置问答对的方式来实现各种问答场 景，举一个常见的例子：问：“姚明的女儿的母亲的身高是多少？”这个 问句中的多个词之间带有明显的关联关系，需要通过多次关联查询才能得 到最终结果，如果答案存储采用传统方式，比如存储在关系型数据库中， 上述查询语句将相对复杂。这个例子也相对简单，设想一下，如果面对的 数据量是海量的，数据之间存在更加复杂的多跳关系，传统的问答查询机 制将变得很困难。 （三）技术发展趋势 如何解决小样本量场景的知识计算、一致性动态变化下的知识计算以 及面向多元关系和多源信息等方面的知识计算将成为未来重要且亟待突破 的方向。 1、基于小样本学习的知识计算 现阶段的知识计算模型往往依赖于大规模高质量的学习样本，但在实 际应用中，大规模高质量样本的获取会耗费巨大的人力和时间，并成为限 制知识计算模型训练及应用的重要挑战。研究表明，融合已有先验知识和