无论是在线客服，还是智能机器人应用，问答系统已经成为现代信息传递中不可或缺的一部分。但是，传统的问答系统普遍存在的一些缺点无法忽视，比如机器回答不够准确、用户体验不够友好等问题。相信很多用户不止一次有过和机器“交流有障碍”的体验。本文将从技术角度出发，针对这些问题探讨如何让传统问答系统更像人一样地回答问题，提高用户满意度。
传统问答系统的缺陷是什么？
机器回答不够准确
传统的问答系统基于规则或关键词匹配的方式，当用户输入的问题不在规则列表或没有包含特定的关键词时，系统通常无法正确回答问题，导致回答不准确。
用户体验不够友好
传统的问答系统主要采用文本输入的方式，用户输入长篇问句时很容易让系统识别出错，从而得到错误的回答。此外，用户的表述方式可能与系统匹配不上，导致用户得不到想要的答案，很容易导致用户的不满和流失。
技术上如何进行改进？
增加基于机器学习的意图识别
传统的问答系统是基于规则或关键词匹配的，但随着机器学习技术的发展，可以使用自然语言处理技术对用户输入进行语义分析，从而更好地识别用户的意图，能够更好地回答用户的问题。通过建立意图图谱，提高系统对于问题分类和区分的能力，提升系统回答准确率。
提高智能化程度
问答系统通过增强对话能力，从而能更好地与用户沟通交流。比如，系统能自动根据不同的场景，主动推送相应信息。使得用户输入错误少有错，系统可以更好的自我纠错。
引入多模态回答方式
多模态技术包括了多媒体，语音，视频等多种交互方式，可以有效的提高用户评价，使得交互过程更加自然方便，而不再是单一的文本输入等方式。当用户与机器交互的方式更加多样化的时候，可以提高机器对于指令的识别率，并且能够更加方便快捷的给予用户答案。
增加人工干预环节
尽管问答系统的回答准确率已经不断提升，但机器依旧无法完全代替人工。对于复杂或是新出现的问题，可以适当地设置人工干预，结合人工智能和机器学习，实现机器和人的协同，让机器和人工合作更加流畅和合理。如此一来，就可以让系统具备更强的执行能力，从而更好地回答用户的问题。
用户体验如何进行改进？
增强用户的体验感
传统的问答系统相对来说比较枯燥,但是可以通过添加背景音乐等多种交互方式进行增强用户的感受。
增加推荐效果
针对用户的行为轨迹进行跟踪，可以精确了解用户的喜好和需求，不仅能够为用户推荐更多满足需求的问题，提高用户评价，而且能够进一步优化问答系统的管理和维护。
增加个性化回答
通过对用户在平台上所有历史记录的分析，系统能够精准定位用户的偏好和需求，制定个性化的建议。这比传统的问答系统更加亲人帮助和尊重用户的意愿，当机器能够更多地按用户意愿回答问题，用户一定更加满意。
结论
传统的问答系统虽然存在多个技术和用户体验方面上的问题，但是我们完全可以利用高新技术来帮助它们实现更好更拟人化的回答模式，从而为用户带来更好的体验和效果。无论是基于机器学习，还是多媒体交互等技术，都将帮助我们打破传统的问答模式，更好地提高回答准确率和用户审美程度，实现更加智能和人性化的目标。我们期望，利用技术的不断发展，问答系统将会越来越友好，实现更高的用户体验和满意度。
