定制专家问答系统的NLP模型涉及以下步骤：

1 数据收集和准备：收集相关领域的专家知识和数据，包括问题和答案的语料库、专业文献、知识图谱等。据此进行清理、招标和标注，以便进行后续的训练和模型搭建。

2 模型选择：选择适合专家问答任务的NLP模型。常用的模型包括传统的基于规则的模型、统计机器学习模型和深度学习模型度学习模型（如BERT、GPT等）。根据任务需求和数据情况，选择合适的模型架构。

3 数据标注和特征提取：根据问题和答案的类型，对数据进行标注，标注问题的类别、实体等信息，标注答案的同时，从问题和答案中提取特征，如词赋予、句法特征、图像特征等，以便训练模型使用。

4 模型训练和优化：使用准备好的数据和特征，进行模型的训练和优化。根据选择的模型架构和算法，使用合合适的训练方法和优化技术，调整模型的参数和超参数，设置能够更好当地适应专家问答任务。

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5 模型评估和调优：利用评估数据集对训练好的模型进行评估，计算评估指标，如准确率、反应率、F1分数等。根据评估结果，进行模型的调整优化和改进，如调整模型结构、增加训练数据、调整训练参数等，以提高模型性能。

6 部署和集成：将训练好的模型部署到实际应用环境中，并与问答系统的组件其他进行集成。确保模型能够在实时或批处理的问答任务中地工作，并提供准确且可靠的答案。

7 持续改进和更新：定制的专家问答系统是一个迭代的过程，随着用户的使用和反馈，不断改进和更新模型。收集用户的反馈数据，进行模型的再训练和优化，逐步提升问答系统的性能和用户体验。

需要注意的是，定制专家问答系统的NLP模型是一项复杂的任务，需要具备相关的领域知识和技术专长。在实施过程中中，可能进行多次迭代和调整，找到最佳需要的模型性能和效果。