最近几年来，随着人工智能技术的发展，聊天机器人的利用愈来愈广泛，其中chatgpt是现今较为流行的问答模型。但是，由于chatgpt是一种基于前馈神经网络的模型，其对实际问答场景的应对有其固有的不足的地方，即所谓的“公式化问题”，即chatgpt在处理类似问题时会产生重复或无意义的回答。那末，我们该怎样使用机器学习算法来提高chatgpt的问答准确性，解决其公式化问题呢？

为了更好的理解“公式化问题”，我们需要对chatgpt的原理进行简单介绍。chatgpt具有多层的前馈神经网络结构，其可以通过训练，自动学习到词向量表示，并且具有与任意输入的文本相关的语义信息。但是，由于chatgpt训练进程相对简单，其缺少对区别场景离散语义的感知。这就对chatgpt的问答场景造成了困扰，特别是面对大量重复的问题时，chatgpt容易产生重复的或过剩的回答。

为了解决这个问题，我们可使用机器学习算法，对chatgpt的问答模型进行改造。具体来讲，我们可以对chatgpt进行监督学习。监督学习是一种通过标记的样本训练神经网络的方法。我们可以通过搜集大量的语料库，例如问答社区或知识库，并标记其中的问题和对应的答案，然后利用这些样本对chatgpt进行训练和优化。

在监督学习进程中，我们需要设计公道的特点函数来标识输入句子会不会存在类似的问题。特点函数可以基于各种各样的手工设计或自学习的方法，例如n-gram、词向量、句子向量等等。通常我们会选用已有的优秀算法，如BERT，用于生成一个高维度的向量来表示问题和答案。我们可使用这些特点向量对chatgpt中的token进行分类，从而判断当前的回答会不会与之前的回答重复或过剩。

可以想象，通过这样的监督学习方法，chatgpt的问答准确率能够显著提高。但是，我们还需要斟酌监督学习进程中可能产生的问题，例如数据不平衡，过拟合等等。基于这样的问题，我们可使用一些优秀的机器学习工具，例如集成学习、梯度降落等等，对模型进行优化和改进。

总结而言，chatgpt的公式化问题对其在实际场景中的问答效果造成了一定的影响。通过使用机器学习算法，特别是监督学习方法，能够有效地提高chatgpt的问答准确率。固然，在实际应用中还需要注意一些细节问题，如特点函数的选择，模型优化等等。