本系統整合自然語言理解之相關技術，提出一統計準則式演算法（PBA）來融合統計機器學習與規則式方法的優點，進而展現本研究方法在機器閱讀上的能力。本次展示在小學數學解題方面，我們設計的機器人除了具有解答問題的能力外，還要能夠進一步的理解題目，並給學生解釋如何作以及為何要這樣作。下一步我們將設計對談系統，

此次展示的重要創新構想是嘗試從領域的問答文件中，學習出語言模板來表達領域的問答知識，並藉此進行問答過程中之推論。有別於以往採用純統計式機器學習的自然語言理解方法，我們將透過大量蒐集並分析語料，抽取文句間之語言模板來瞭解領域中句子的主要結構，以獲得領域問答之骨幹(backbone)，進而提升語言處理正

有鑑於目前對談機器人多建置在金融與醫療服務上，缺乏教育相關的應用以其背後廣大的市場需求，本系統將整合對談機器人與問答系統之技術，積極研發具語言深度理解之自然語言理解對話引擎，致力於解決『日常生活中的數學應用問題』以及輔助『語文寫作學習』：在數學解題上，我們期望機器人除了具有解答問題的能力外，還要能夠