智能问答专业知识来源于通过训练的十二类公路养护知识库。
（1）问题接收
1）文本输入接收
接收用户以文本形式输入的问题。
2）语音输入接收
接收用户以语音形式输入的问题。
（2）问题理解
1）自然语言处理
对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。
2）意图识别
识别用户问题的意图，判断用户是查询养护措施、病害原因还是其他意图。
（3）知识匹配
1）与知识库匹配
将用户问题与知识库中的知识进行匹配，找到与问题相关的政策法规、养护技术等知识。
2）与知识图谱匹配
将用户问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，找到相关的公路资产、病害、养护措施等信息。
（4）答案生成
生成答案，根据匹配结果生成问题的答案。整合相关知识生成准确、详细的答案。
（5）答案呈现
1）文本输出
以文本形式输出答案，将生成的答案显示在界面上。
2）语音输出
以语音形式输出答案，将答案转换为语音播放给用户。
智能问答专业知识来源于通过训练的十二类公路养护知识库。
（1）问题接收
1）文本输入接收
接收用户以文本形式输入的问题。
2）语音输入接收
接收用户以语音形式输入的问题。
（2）问题理解
1）自然语言处理
对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。
2）意图识别
识别用户问题的意图，判断用户是查询养护措施、病害原因还是其他意图。
（3）知识匹配
1）与知识库匹配
将用户问题与知识库中的知识进行匹配，找到与问题相关的政策法规、养护技术等知识。
2）与知识图谱匹配
将用户问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，找到相关的公路资产、病害、养护措施等信息。
（4）答案生成
生成答案，根据匹配结果生成问题的答案。整合相关知识生成准确、详细的答案。
（5）答案呈现
1）文本输出
以文本形式输出答案，将生成的答案显示在界面上。
2）语音输出
以语音形式输出答案，将答案转换为语音播放给用户。
智能问答专业知识来源于通过训练的十二类公路养护知识库。
（1）问题接收
1）文本输入接收
接收用户以文本形式输入的问题。
2）语音输入接收
接收用户以语音形式输入的问题。
（2）问题理解
1）自然语言处理
对用户问题进行分词、词性标注、命名实体识别等处理。
2）意图识别
识别用户问题的意图，判断用户是查询养护措施、病害原因还是其他意图。
（3）知识匹配
1）与知识库匹配
将用户问题与知识库中的知识进行匹配，找到与问题相关的政策法规、养护技术等知识。
2）与知识图谱匹配
将用户问题与知识图谱中的实体和关系进行匹配，找到相关的公路资产、病害、养护措施等信息。
（4）答案生成
生成答案，根据匹配结果生成问题的答案。整合相关知识生成准确、详细的答案。
（5）答案呈现
1）文本输出
以文本形式输出答案，将生成的答案显示在界面上。
2）语音输出
以语音形式输出答案，将答案转换为语音播放给用户。
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