人工智能AI问答系统的知识获取渠道可以分为以下几种：
- 数据集：AI问答系统可以通过大规模的问答数据集进行训练，如维基百科、百度百科等在线百科问答网站的数据，或者通过整理和标注专业领域的问答数据集。
- 网络爬虫：AI问答系统可以通过网络爬虫技术从互联网上收集问题和答案。爬虫可以遍历搜索引擎的结果页面、论坛、社交媒体等网页，提取相关的问答信息。
- 人工标注：为了提高问答系统的准确性和可靠性，一些问答系统会进行人工标注，即由人工智能专家或领域专家手动标注问题和答案。这种方式可以保证获取到高质量的知识。
- 社区贡献：有些问答系统允许用户自行贡献问题和答案，通过用户的参与和贡献，不断扩充系统的知识库。
- 在线学习：一些AI问答系统可以通过与用户的交互学习新的问题和答案。当系统无法回答用户的问题时，会记录下来并进行后续的学习和更新。
综合利用以上不同的渠道，AI问答系统可以不断积累和更新知识，提供更准确和完善的答案。
人工智能（AI）问答的知识获取渠道可以分为以下几种：
- 自动化知识提取：通过自动化技术从结构化和非结构化的数据源中提取知识。这包括从文本文档、网页、数据库等中提取信息，并将其转化为可用于问答系统的知识。
- 人工标注和整理：人工标注和整理是一种常用的知识获取方式，通过人工的方式对数据进行标注和整理，以提供给问答系统使用。这可以包括对问题和答案进行标注、对实体和关系进行标注等。
- 语义理解和信息抽取：通过自然语言处理和机器学习等技术，对自然语言问题进行语义理解，并从中提取相关信息。这可以包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。
- 大规模知识库：利用已有的大规模知识库，如维基百科、Freebase等，作为问答系统的知识来源。这些知识库中包含了丰富的实体、属性和关系信息，可以为问答系统提供基础知识。
- 众包和人工干预：通过众包平台或人工干预的方式，收集和整理知识。这可以通过人工回答问题、编辑知识库、验证答案等方式实现。
- 网络爬虫和数据挖掘：通过网络爬虫和数据挖掘技术，从互联网上收集和挖掘相关的知识。这可以包括从新闻、论坛、社交媒体等获取信息，并将其转化为问答系统可用的知识。
综合利用以上不同的渠道，可以提供丰富的知识供问答系统使用，以提供准确、全面的答案。
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