QA机器人的本质是：假设用户提了一个问题Q，QA机器人需要从已有的QA数据库中寻找最合适的QA对返回，QA机器人会进行QQ相似度计算和QA匹配度计算，通过综合相似度与匹配度，找到最适合的一组QA对 (Qi, Ai)，即最佳答案返回。
解决方案1：NN模型常见的网络模型包括RNN和CNN模型。例如双层编码(Decoder)的长短期记忆模型（LSTM）。这种模型在很多场景下都比较好用，网络模型的主要缺点是需要一定数量的样本。
解决方案2：拆分成子问题。在语料比较小的情况下，将问题进行拆分，分为两个阶段：
把问题变成一种短文本语义表征，通常有tfidf、w2v。
然后再进行语义距离计算，例如计算向量的余弦距离。
它的优点是在语料比较小的情况下效果不错。
3.4 QA机器人原理(QQ匹配）
这里以QQ匹配来介绍QA机器人原理。
QQ匹配包括几个部分：句向量化、相似度计算、相似度排序。
句向量化是使用BoW词袋模型和同义词扩展，将句子的词转换成向量；
然后再与问题库里的词进行相似度计算，计算出余弦相似度；
用余弦距离产生相应的结果，按照相似度大小排序返回答案列表。
句向量我们是通过词袋模型和同义词扩展来表示的。
什么是词袋模型？词袋模型就是忽略文本里的词序、词法、句法，只将它看做一个词的集合，把它当成一个词袋。
还引入了同义词扩展。在实际的问题中，不同的词可能存在不同的问法，但其语义相同，所以进行一些同义词等价，这样就形成了词向量。向量的值是TF-IDF值，用于表示权重。
TF-IDF模型（term frequency–inverse document frequency，词频与逆向文件频率）。TF-IDF是一种统计方法，用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库的重要程度。TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的词频高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
TF-IDF有两个值，一个是词频率，另一个是IDF（inverse document frequency，逆向文件频率）。如图中的计算方式。
举个例子，库中10000篇文档，10000篇提到“母牛”，其中10篇提到“产奶量”，比如一篇关于“母牛的产奶量”的文字，这篇文章有100个词，“母牛”出现5次，“产奶量”出现2次)。
通过计算发现，虽然“母牛”的词频率很高，但IDF值很低，最后“母牛”的TF-IDF很低，也就是说这个词不具太大的标识度。而“产奶量”这个词的词频率不高，但它的辨识度很高，最终它的TF-IDF也很高。
具体执行过程如图所示，首先拿到一个语句，进行分词、去停用词、去重，得到一个词序列。然后遍历每一个词进行TF-IDF计算，如果在同义词表里，就计算词TF-IDF并求平均值；如果在词库中，就计算TF-IDF值；如果不在词库中，就直接忽略，最后形成词对应的TF-IDF值，并将Value向量单元化。
接下来我们要计算向量和向量之间的距离，这里我们采用余弦距离。计算方式如图所示。
当两个词向量的余弦值接近1的时候，两个词向量相似，也就是两个句子相关。否则就不相关。通过计算余弦值来最终达到判断句子的相似度。
上文介绍的QQ匹配是属于一种基于检索的聊天机器人，另一种对应的分类是基于模型生成的表情机器人。
基于检索的聊天机器人：
特点是回复数据是预先存储且知道（或定义）的数据。
优点是问题与答案都经过人工总结，保证了数据库中的答案正确性，表述自然、易于理解。
缺点是用户提问的各种问题，机器人都试图在库上寻找答案；问题数有限，无法覆盖用户的所有问题；需要不断总结、扩展，争取覆盖大多数问题。
生成模型的聊天机器人：
特点是创造出崭新的、未知的回复内容（模型没有见过），类似机器翻译技术。
优点是不需要预先存储且定义好的数据，比起检索模型更加的灵活多变。
缺点是生成效果不佳，生成的答案可能有一些语法错误和语义无关的内容；生成式模型需要海量的训练数据，且难以优化；结果无法控制。