1.一种智能问答方法，其特征在于，包括：

获取用户问题；

利用至少两种方式得到针对所述用户问题的多个答案，所述方式包括知识库、知识图谱或学习模型；

采用以下方式的一种或多种确定答案的预测概率：

如果所述答案来自所述知识库，则计算所述用户问题与所述知识库中标准问和/或扩展问的语义相似度，以作为所述答案的预测概率；

如果所述答案来自所述知识图谱，则根据所述知识图谱确定的所述答案的可信度确定所述答案的预测概率；

如果所述答案来自学习模型，则根据所述答案的相邻词语间的条件概率之和确定所述答案的预测概率；

根据各个答案的来源参数以及预测概率对所述多个答案进行筛选，所述答案的来源参数和预测概率是根据该答案的获取方式确定的，所述筛选具体包括：根据每一答案的来源参数确定该答案的重要性权值；根据每一答案的预测概率确定该答案的准确性权值；利用各个答案的重要性权值和准确性权值计算各个答案的有效分数；根据各个答案的有效分数对所述多个答案进行筛选；所述利用各个答案的重要性权值和准确性权值计算各个答案的有效分数，包括：根据每一答案的来源参数确定该答案对应的重要性权值；计算各个答案的重要性权值与预测概率的乘积；计算各个答案的乘积与生成耗时的商，以作为各个答案的有效分数；

输出筛选得到的最优答案。

2.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，所述来源参数包括优先级，来自知识库的答案的优先级高于来自知识图谱的答案的优先级，来自知识图谱的答案的优先级高于来自学习模型的答案的优先级。

3.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，所述根据各个答案的来源参数以及预测概率对所述多个答案进行筛选包括：按照答案的优先级高低顺序，依次判断各个答案的预测概率是否大于设定阈值，并将首次判断得到的预测概率大于所述设定阈值的答案作为最优答案。

4.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，所述利用至少两种方式得到针对所述用户问题的多个答案包括利用以下任意两种或三种方式得到所述多个答案：计算所述用户问题与知识库中标准问和/或扩展问的语义相似度，并确定来自所述知识库的第一答案；

将所述用户问题与知识图谱中的知识进行匹配，并确定来自所述知识图谱的第二答案；

将所述用户问题输入学习模型，并确定所述学习模型的输出为第三答案。

5.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，所述用户问题为语音；所述获取用户问题包括：将所述用户问题转换为文本，所述输出筛选得到的最优答案包括：将获得的所述最优答案转换为语音后发送给用户。

6.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，所述获取用户问题的步骤是响应于接收到的切换指示信息后执行的。

7.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，所述意图识别结果是利用预先训练完成的意图分类模型对所述用户问题进行意图识别得到的。

8.一种存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至7中任一项所述智能问答方法的步骤。

9.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至7中任一项所述智能问答方法的步骤。