一种基于上下文感知的动态问答匹配方法与系统

本发明涉及人工智能和自然语言处理技术领域，特别是基于上下文感知的动态问答匹配方法与系统。所述方法包括：获取多轮对话历史和用户背景信息，生成当前对话的语义理解模型；基于语义理解模型与当前用户输入，从问答库中匹配最相关的答案，并动态调整匹配策略；获取用户的实时反馈数据，基于用户兴趣变化更新个性化推荐算法，生成个性化答案推荐列表；根据个性化推荐列表和用户行为数据，动态更新问答库内容；将用户反馈与更新后的问答库数据输入个性化推荐系统，生成最终的个性化答案推荐。通过上下文感知和实时动态调整，本发明显著提高了问答系统的匹配精度，提升了用户的交互体验，并增强了系统的适应性和灵活性。