基于业内最大最全的汽车专业数据构建领域知识图谱，并结合NLP、深度学习等人工智能技术，实现智能聊天机器人“家家小秘”，提供真正智能化的服务，覆盖用户看车、买车、用车全流程，并已成为汽车之家的顶级入口之一。

然而，汽车领域数据的多样化和非标准化，以及所需答案精细化和专业化等特点，都为语义理解和知识图谱的构建带来了挑战。本次演讲中，我们首先介绍聊天机器人的相关知识；然后分享我们在汽车领域的应用实践，包括实体识别、意图识别、多轮对话管理和答案生成等相关技术，并介绍应用过程中遇到的挑战和解决方案；最后展示我们具体的应用案例。

演讲提纲：

1. 智能聊天机器人背景介绍

2. 汽车领域落地的主要框架

3. 语义理解

   实体识别

   意图识别

4. 多轮会话管理

5. 答案生成

   汽车领域知识图生成答案

   阅读理解生产答案

   检索式问答

6. 应用实例

7. 未来展望

听众收益点：

1. 了解如何在垂直领域中落地聊天机器人

2. 了解如何使用机器学习、深度学习和NLP相关技术实现语义理解和多轮会话管理

3. 了解如何利用知识图谱、阅读理解和检索式问答生成答案