要開發(fā)一個基于Python的智能問答系統(tǒng)，可以采用以下技術(shù)方案：

1. 自然語言處理（NLP）庫：使用Python中的NLP庫來處理和理解用戶的輸入問題和語句。常用的NLP庫包括NLTK、SpaCy和Stanford CoreNLP等。

2. 問題分類與意圖識別：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型來對用戶的問題進(jìn)行分類和意圖識別。可以使用Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如scikit-learn）或深度學(xué)習(xí)庫（如TensorFlow、Keras或PyTorch）來構(gòu)建分類模型。

3. 文本匹配與檢索：為了從知識庫中檢索相關(guān)答案，可以使用文本匹配和檢索技術(shù)。常見的方法包括TF-IDF、詞嵌入（如Word2Vec或BERT）和余弦相似度等。Python中的庫，如scikit-learn和gensim，提供了方便的工具來實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)。

4. 知識圖譜和語義理解：構(gòu)建一個知識圖譜來存儲和組織問題與答案之間的關(guān)系，以及實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)?？梢允褂脠D數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）來搭建知識圖譜，并使用Python的圖數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序進(jìn)行查詢和操作。

5. 對話管理：對話管理是指處理用戶與系統(tǒng)之間的對話流程和上下文?？梢允褂没谝?guī)則的方法或強(qiáng)化學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)對話管理。Python中的對話管理庫（如Rasa）提供了方便的工具來構(gòu)建對話管理模型。

6. 用戶界面：為用戶提供一個友好的界面進(jìn)行提問和查看答案?？梢允褂肞ython的Web框架（如Django或Flask）來構(gòu)建一個Web應(yīng)用程序，或者使用Python的GUI庫（如PyQt或Tkinter）構(gòu)建一個桌面應(yīng)用程序。

7. 持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)：為了改進(jìn)系統(tǒng)的性能，可以使用用戶反饋和監(jiān)督學(xué)習(xí)來進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)和模型更新。通過收集用戶的反饋和評價，并將其用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)，可以改進(jìn)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和回答質(zhì)量。

8. 此外，還可以考慮使用開源的問答系統(tǒng)框架，如OpenAI的GPT模型或Facebook的DrQA框架，以加速開發(fā)過程并利用成熟的模型和技術(shù)。

總結(jié)起來，通過使用Python的NLP庫、機(jī)器學(xué)習(xí)庫和深度學(xué)習(xí)庫，結(jié)合文本匹配與檢索、知識圖譜、對話管理和用戶界面等技術(shù)，可以開發(fā)一個功能強(qiáng)大的智能問答系統(tǒng)。靈活選擇合適的技術(shù)組合，根據(jù)實(shí)際需求和資源進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。