基于统计的问答系统是一种利用统计模型和自然语言处理技术来实现问题回答的系统。该系统首先通过大规模语料库进行训练，学习语言模型、词义和语法等知识。然后，针对输入的问题，在训练好的模型中计算问题与候选答案之间的相似度或相关度，并使用相似度最高的答案来回答问题。

  通常，基于统计的问答系统经过以下几个步骤：

  1. 语言理解：系统分析问题的结构、词义、句法和语义等，以提取出问题的关键信息。

  2. 候选答案生成：系统从语料库、知识图谱等数据源中提取可能的答案候选，这些候选通常与问题的主题相关。

  3. 相似度计算：系统将问题与候选答案进行相似度计算，以确定候选答案与问题的相关度。

  4. 答案排序：系统将候选答案按照相似度或相关度进行排序，选择最相关的答案作为最终的回答。

  基于统计的问答系统具有以下特点：

  1. 数据驱动：系统需要大量的训练数据来学习问题和答案之间的关系。

  2. 上下文有限：系统主要依赖于单个问题和候选答案之间的相似度计算，而不考虑问题和答案之间的上下文关系。

  3. 对语义和语法的理解有限：系统通常只能根据统计模型推断答案的相关度，而无法真正理解问题的含义。

  4. 对新问题的适应性有限：系统需要经过训练才能回答问题，无法灵活适应新问题或领域。

  尽管基于统计的问答系统存在一些限制，但它在实践中已经取得了一定的成功，成为了许多智能助手、智能搜索引擎和智能客服系统中的关键技术。