知识库是QA问答的核心，那知识库的质量怎么保证呢，如下面两幅图所示，该图采用tsne对知识库语意向量降维所得，一种颜色代表一种意图，距离代表相似度，从左图可看出，存在部分意图与其他意图的语意边界混乱的情况，也存在部分意图相似问分布明显可分成两个簇，还有些意图存在大量的相似问与类中心过远，而右图各意图之间分布较为明朗，只存在极少数非同类的说法与相似问距离过近的情况
那什么样的知识库是高质量的知识库呢？我认为至少有以下5点要求：
1、知识内容正确，问题的说法表达的意思是该问题，如果某个问题存在不属于该问题的说法，用户问与该说法相似的问题时容易导致误判为该问题，进而错误识别用户意图
2、知识点丰富, 在库问题丰富，尽量覆盖所有日常用户问题 ，尤其是高频问题，如果用户问的问题是在库没有的问题，用户意图要么识别错误，机器人回复答非所问，要么进入兜底逻辑，要么进入猜你想问，给出问题列表，推荐列表可能还是没有用户想问的问题，最终用户诉求都得不到满足
3、知识点内容丰富，相似问丰富，一类问题的问法尽可能全面 ，如果某个问题的问法是在库没有的，或者该问题在库说法太少，同样会导致应该判为该意图的说法误判为其他意图 (相似问推荐)
4、知识边界清晰，不同问题间的说法边界清晰，如果两个问题的说法不够清晰，也不存在判断优先级，当用户问法处在语义边界时，同样容易导致误判，机器人回答不够有针对性 （起义问题推荐）
5、知识粒度细腻 ，问题本身得够具体，问题答案要有针对性，知识库创建过程中通常需要对问题进行归类。然后对大类进行细化分类，否则将导致回答需要进行分类且概括所有情况举个例子，而对于用户问的比较笼统的说法，可以用多轮交互的方式确定用户真实的意图 （问题分裂推荐）
如何保障知识库质量呢？我们可针对以上5种要求进行算法开发；
1、知识内容正确：开发预料清洗功能，定期对问题的相似问清洗，找出两种离群点，第一种是与类中心过远的相似问。第二种是与其他意图相似问更近的相似问
2、知识点丰富：对于与在库所有意图相似度都不够高的说法进行聚类，挖掘新类别，聚类特征可以是字词特征if_idf，bm25或者其他度量特征，也可以用语意向量进行相似度聚类，或者用混合特征，聚类算法可参考
3、知识点内容丰富：对于用户根据相似度判为某意图的相似问，如果不在库，根据相似度进行推荐增加至知识库中，相似度不宜过高或者过低，对于相似问过少或新增的意图需重点处理
4、知识边界清晰：找出在库非同类意图但是相似度过近的相似问，推荐给专家进行处理，可进行相似问转移、相似问删除、意图合并、意图确认等操作，需根据歧义度口径进行设计
5、知识粒度细腻：找出说法过多且聚类后质心距离较大，而类间距比较小的意图，推荐给专家进行研判是否分裂意图，这里可用轮廓系数来度量