《智能问答与深度学习》一书由王海良、陈可心和李思珍合著，系统性地探讨了智能问答系统的发展背景、基本原理及其在深度学习中的应用。书中首先回顾了自然语言处理（NLP）领域的基本概念及与智能问答相关的技术演变历程，强调了深度学习在这一领域的重要性。通过对比传统问答系统与现代深度学习驱动的方法，读者可以清晰地理解到深度学习如何提升问答系统的准确性和自适应能力。 其次，作者详细介绍了智能问答系统的构建与优化方法，包括数据预处理、模型选择、训练与评估等关键步骤。书中提供了丰富的实例和算法细节，展示了如何利用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer），来解析用户的查询意图并生成准确的答案。通过对多种数据集和问答场景的实验分析，读者可以掌握实践中的技术要点与最佳实践，以提升其应用效果。 最后，书中还探讨了未来智能问答系统的发展方向和挑战，包括知识图谱的融合、多模态信息处理及问答系统的可解释性等。作者认为，随着人工智能技术的不断进步，智能问答系统将在诸如教育、客服、医疗等多个领域发挥越来越重要的作用。这本书为研究人员和从业者提供了全面的理论基础和实践指导，是深入了解智能问答与深度学习领域的重要参考资料。

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