NLP多轮对话中的QQ匹配是一种基于语义相似度的问题匹配方法。它通过将用户的问题和预先准备好的问题库进行语义分析和匹配，从而找到与用户问题语义最相似的已知问题，并给出匹配度评分。
QQ匹配的基本思路如下：
1. 预处理：对问题库中的每个问题进行分词和向量化处理，以便后续计算语义相似度。
2. 用户问题处理：对用户的问题进行分词和向量化处理。
3. 相似度计算：使用相似度计算方法（如余弦相似度、欧式距离等）计算用户问题与问题库中每个问题的相似度。
4. 匹配度评分：将相似度计算结果进行排序，给出每个问题的匹配度评分。
5. 选择匹配问题：根据匹配度评分，选择匹配度最高的问题作为回答用户问题的候选。
QQ匹配是一种简单而有效的问题匹配方法，但也有一些缺点。例如，当问题库中没有包含与用户问题相似的问题时，匹配结果可能不准确。另外，QQ匹配方法对于长文本的处理可能会带来一定的计算复杂性。
为了提高匹配效果，可以结合其他技术，如知识图谱、机器学习等，进行更精准的问题匹配和回答生成。
