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因此就现阶段来说，匹配机制还不够完善的头条问答对于头条作者的意义也许大于普通用户。由于覆盖的用户数量巨大，所以头条问答的社区氛围显然和我们现在熟知的问答社区不太一样。在以「社交」为驱动和纽带的问答社区中，feed 流中大多还是以时间轴和用户关注人以及他们关注的问题组成。但是不能否认的是，单从产品形态来说，机器学习也许可以提高问答社区的运转效率，让长尾问答内容需求得到满足。
比如 IT 技术问答网站 Stackoverflow 就已经引入了智能推荐机制，不过这个平台上的问题通常比较具体，而且答案是的。在今日头条今年刚刚成立的算法实验室里，针对于实时性问题的「自动问答」解决方案已经成为团队研究的一个重点。「我们相信关于一些事实性问题，类似《哈利•波特》的作者是谁，现任美国总统是谁这类事实性问题，机器能够像百科全书一样自动回答。单单放在头条问答领域，也可以节省专家人力，提率。」今日头条实验室总监李磊表示。
今日头条实验室里的另外一个研究重点是概率推理算法研究，「这方面研究的意义是，希望机器不只是能从数据里快速学到东西，还希望能够做到在不确定的文本里做出推理，综合模糊的因素做出判断。」
可以肯定的是，现阶段，针对一些需要展示「观点」的问题，能够做的除了提高分发匹配效率，机器能做的还很少。不过我们依然可以期待的一点是，在未来问答社区的产品形态里，机器和人分别能够扮演什么样的角色，以及这种趋势对已经爆发的付费问答领域会带来什么样的影响。
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http://wjnt9789.blog.16***/blog/static/26871110020161122103032822/
http://bbs.lad***/thread-2011065-1-1.html
https://club.168***/article/61766788.html
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