基于深度神经网络的自动问答系统是一种利用深度学习技术来实现的问答系统。它使用神经网络模型来理解和回答自然语言问题。

以下是自动问答系统的基本工作流程：

1 数据准备：收集和准备问答数据集，其中包括问题和相应的答案。数据集可以来自各种来源，如知识库、常见问题集、社区问答平台等。

2 文本预处理：对问题和答案进行文本预处理，包括分词、词性标注、实体识别等操作，以便神经网络能够理解和处理文本数据。

3 嵌入表示：将文本转换为向量表示形式，例如词嵌入（Word Embeddings），将每个单词表示为向量，以捕捉词语之间的语义关系。

4 深度神经网络模型：构建深度神经网络模型来学习问题和答案之间的关联。常见的模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和注意力机制（Attention Mechanism）等。

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5 训练模型：使用准备好的数据集，将问题和答案输入神经网络模型进行训练。通过最小化损失函数，优化模型参数，使模型能够学习问题和答案之间的映射关系。

6 答案生成：在推理阶段，将新的问题输入训练好的模型，模型将根据问题的语义信息和之前训练得到的知识，生成与问题相关的答案。

7 评估和优化：使用评估指标对系统进行评估，如准确性、回答质量和用户满意度等。根据评估结果进行模型调优和改进。

8 部署和使用：将训练好的模型部署到实际应用中，让用户可以输入问题并获得系统生成的答案。监控系统的性能和用户反馈，根据需求进行维护和更新。

基于深度神经网络的自动问答系统能够处理复杂的自然语言问题，并在很大程度上减少了对手动规则和特征工程的依赖。它具有较高的灵活性和学习能力，可以根据训练数据自动学习和调整模型参数，提供更准确和智能的答案。