智能问答即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。与对话系统、对话机器人的交互式对话不同，智能问答具有以下特点：
答案：回答的答案是知识库中的实体或实体关系，或者no-answer（即该问题在KB中找不到答案），当然这里答案不一定--，比如 中国的城市有哪些 。而对话系统则回复的是自然语言句子，有时甚至需要考虑上下文语境。评价标准：召回率 (Recall)，**率 (Precision) ，F1-Score。而对话系统的评价标准以人工评价为主，以及BLEU和Perplexity。
知识库问答的主流方法
语义解析（Semantic Parsing）：该方法是一种偏linguistic的方法，主体思想是将自然语言转化为一系列形式化的逻辑形式（logic form）,通过对逻辑形式进行自底向上的解析，得到一种可以表达整个问题语义的逻辑形式，通过相应的查询语句（类似lambda-Caculus）在知识库中进行查询，从而得出答案。
信息抽取（Information Extraction）：该类方法通过提取问题中的实体，通过在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案，通过观察问题依据某些规则或模板进行信息抽取，得到问题特征向量，建立分类器通过输入问题特征向量对候选答案进行筛选，从而得出-终答案。
向量建模（Vector Modeling）: 该方法思想和信息抽取的思想比较接近，根据问题得出候选答案，把问题和候选答案都映射为分布式表达（Distributed Embedding），通过训练数据对该分布式表达进行训练，使得问题和正确答案的向量表达的得分（通常以点乘为形式）尽量高模型训练完成后则可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-终答案。
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