当我只有域内数据时，如何在领域特定的问答机器人中评估域外问题？

当只有域内数据时，评估领域外问题的方法是使用跨领域迁移学习。跨领域迁移学习是指利用一个或多个源领域的知识来改善目标领域的学习性能。在评估领域外问题时，可以借助已有的领域内问答机器人模型，将其作为源领域的知识，并通过迁移学习的方法将其应用到目标领域中。

具体实现方法可以分为以下几个步骤：

1. 收集领域外问题样本：通过收集领域外的问题样本，构建一个领域外问题的数据集。
2. 建立源领域问答机器人模型：使用已有的领域内问答机器人模型作为源模型，在领域内数据上进行训练。
3. 进行领域内知识迁移：使用源模型在领域内数据上进行预测，得到领域外问题的预测结果。这一步可以采用迁移学习的方法，如领域适应、领域自适应等技术来进行知识迁移。
4. 评估目标领域问题：使用领域内知识迁移后的模型对目标领域的问题进行评估，并得到问题的预测结果。

跨领域迁移学习的优势是可以利用已有的领域内知识，在没有大量目标领域数据的情况下解决领域外问题。它可以减少对目标领域数据的依赖性，提高模型在目标领域上的学习效果。

在腾讯云中，可以借助云计算平台提供的资源和工具来实现领域外问题评估。腾讯云提供了丰富的人工智能服务，如腾讯云机器学习平台AI Lab、腾讯云智能问答NLP、腾讯云知识图谱等，可以用于构建和训练领域内问答机器人模型，并进行跨领域迁移学习。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官网上的相关文档。