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基于图谱的问答不仅可以实现基础开放领域的基础问答和特定知识领域的专业问答，还可以根据知识关联形成推理问答。同时，通过机器学习模型不断提升问题识别的能力，真正做到自我成长： 准确的语义解析，将自然语言转化为一系列逻辑形式； 知识自动化抽取，可以完成非结构化、半结构化文本的自动抽取； 图谱可视化构建，挖掘知识关联，将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实； 高维向量建模，通过训练数据使得问题和正确答案的向量表达的得分尽量高； 精准答案获取，根据候选答案的向量表达和问题表达的得分进行筛选，得出最佳答案。