1. 概述
在当今高度信息化的时代，信息爆炸的场景越来越普遍。传统的搜索引擎需要通过用户关键字进行匹配，只能呈现用户所输入的关键字相关的信息，使用效果并不好。自然语言理解和智能问答系统则对语言进行分析和探究，从而得到更加精准的查询结果，进而提高用户搜索体验。
2. 自然语言理解
自然语言理解是指计算机对于人类使用自然语言所表述的意思进行分析和探究，通过分析语言的语法、文法、语义、语用等方面，来理解语言的真实含义。自然语言理解也被称为语义分析。
2.1 自然语言处理
自然语言处理是结合计算机技术和语言学，致力于使计算机可以理解、分析、处理并生成自然语言的领域。它的目标是在计算机和人类之间实现“无缝对接”。
其中自然语言理解则是自然语言处理的一个重要分支，自然语言理解利用计算机的算法和技术，将人类使用的交流语言转化为形式化的逻辑语言，并将其反映到计算机处理过程中。
2.2 匹配算法
在自然语言理解中，匹配算法是一个十分重要的组成部分。匹配算法的目标是找到一条最符合自然语言表述的语句。常见的匹配算法有：
基于规则的匹配算法：基于人工定义的规则和领域知识进行匹配。
基于语法的匹配算法：使用形式化的语法体系和上下文来理解自然语言句子。
基于统计的匹配算法：利用机器学习和统计学方法，通过建立文本模型来推断匹配结果。
3. 智能问答系统
智能问答系统通过自然语言理解，使得计算机可以理解人类提问，进而提供准确且可靠的答案。智能问答系统是一种交互式的问答模式，旨在加深用户对所查询问题的理解并给予用户满意的回答。
3.1 问答系统架构
智能问答系统的基本架构由查询解析、知识表示、知识推理和答案生成四个主要模块构成。
① 查询解析： 该模块主要负责对用户提出的问题进行语义分析，得到与之相关的基础知识，形成查询语句，为后续的知识表示提供支持。
② 知识表示： 该模块将查询解析得到的基础知识，表示成机器可理解的语言，形成知识库。知识库包括词汇表、语法和语义规则以及业务知识等。
③ 知识推理： 该模块主要利用知识表示中的知识库，通过推理方式，寻找到问题的答案。知识推理可以通过逻辑推理、推广传播算法、贝叶斯网络、深度学习等方式来实现。
④ 答案生成： 答案生成模块主要输出符合用户期望的标准答案，根据不同的应用场景，生成的答案可以采用不同的方式呈现，如图表、文字、音频等。
3.2 常见智能问答系统
目前，已经有一些常见的智能问答系统，如：
Siri：苹果公司开发的语音问答系统。
IBM Watson：IBM公司开发的人工智能问答系统。
小度：百度公司开发的语音问答系统。
4. 实现自然语言理解和智能问答系统的关键技术
要实现自然语言理解和智能问答系统，需要结合多种技术和算法。其中关键技术包括：
语义分析算法：用于将自然语言转化为机器语言。
图谱技术：用于保有人类的知识结构，表示概念之间的关系。
机器学习算法：用于训练模型，提高智能问答系统的准确率。
深度学习算法：用于处理自然语言中的语义和语境，提高系统的智能程度。
在实现自然语言理解和智能问答系统时，需要利用上述关键技术，进行系统的设计和实现。
5. 结论
自然语言理解和智能问答系统是目前信息化时代中的非常重要的应用领域。通过对语言进行分析和探究，实现计算机与人类的“无缝对接”，提高用户搜索体验的效果，同时也为推动人工智能领域的发展建立了坚实的基础。