智能问答系统是近年来快速发展的一种人工智能技术，能够根据用户提出的问题，通过对知识库中的数据进行分析和处理，给出符合实际的答案。而知识图谱引入了丰富的语义信息，为智能问答系统的发展提供了有力的支持。

一、智能问答系统发展历程

智能问答系统的发展经历了几个阶段。早期的问答系统基于规则或者模板匹配的方式，但是由于对问答场景的适应性较差，这类方法的性能并不理想。后来的基于模式识别的方法，通过对问题进行分类和识别，再利用搜索引擎等工具得到答案。然而，由于模式识别难以处理复杂的自然语言，导致这类方法存在很多局限。到了现在的阶段，利用自然语言处理和深度学习等技术，智能问答系统在处理复杂问题上已经取得了很好的效果。

二、深度学习技术在智能问答系统中的应用

深度学习技术在智能问答系统中的应用主要分为两个方面：基于知识图谱的问答和端到端问答。基于知识图谱的问答，是指系统利用知识图谱中已有的语义信息进行答案推断和逻辑推理，从而给出符合实际的答案。而端到端问答，则是通过将问题和答案分别作为网络的输入和输出，利用深度学习模型进行生成和预测，从而达到智能问答的效果。

在基于知识图谱的问答中，通过构建模型理解问题的意图并将问题转化为查询语句，从知识库中获得相关信息是非常重要的。因为知识图谱中包含了关于实体之间关系的丰富语义信息，包括实体属性、类别、实体关系等。在解决问题时，可以对相应的实体属性、关系、事件等信息进行查询，得到与问题相关的数据，再进行逻辑推理和答案生成。

而端到端问答则是直接通过深度学习网络对问题和答案的生成进行建模。典型的模型包括了循环神经网络模型（RNN）、注意力机制模型等，其中注意力机制模型由于具有较好的解释性和可解释性，已成为当前研究的热点之一。

三、深度学习技术在智能问答系统中的应用案例

在实际应用中，深度学习技术已经被普遍应用于各类智能问答场景。比如：

1.本体问答：本体问答系统可以处理涉及到多个实体属性的复杂问题。在这类问题中，系统需要根据问句中包含的关键词和语义信息，生成查询语句并从知识库中获取实体信息，最终返回符合条件的结果。这类系统需要对知识库中的实体属性、关系等进行抽象，构建知识图谱，然后对产生问题进行语义理解和答案推理。

2.医疗问答：医疗领域的问答需要系统能够处理包括病症、医学知识和药品等多种类型的问题。通过分析病人的症状，问答系统可以生成相关的疾病信息，并且能够根据病人的个人历史记录生成个性化的诊断结果和治疗方案。

3.智能客服问答：智能客服是目前最常见的问答场景之一。基于深度学习的智能客服问答系统，可以根据用户提问的内容，自动回答问题或者引导用户进一步操作，并且能够不断分析用户的问题和行为，提高问答系统的准确性和效率。

四、总结

随着人工智能技术的不断发展和智能问答系统的不断普及，深度学习技术在智能问答系统中的应用也越来越广泛。从基于知识图谱的问答到端到端的问答，深度学习技术在智能问答系统中的应用已经成为了一种趋势。在未来，随着智能问答系统的不断升级和优化，深度学习技术将会在更多的场景中进行应用，为用户提供更加准确、高效的智能服务。

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