随着Internet在我国广泛应用，远程教育越来越受到人们的重视。远程教学不仅仅是将教学材料在网上发布，更多的是学生与教师、教师与学生之间的充分沟通、交流。由于远程教学中教师与学生之间在空间上是分离的，沟通与交流就显得尤为重要。因此，答疑系统是远程教学的重要组成部分。 在传统课堂教学模式中，答疑是通过师生面对面方式进行的，远程教育中这种答疑方式已经不再可行。目前远程教学系统主要采用电子邮件、在线讨论和关键字查询方式三种主要方式进行答疑。对于电子邮件方式，教师不能及时地把答案反馈给学生，同一问题多次回答；在线讨论方式要求教师必须时时在线。这两种方式都造成了教师资源和答案资源的巨大浪费。关键词查询方式要求用户具备一定的关键词抽取技术，给用户增加负担，查询效果并不理想。要解决以上问题，必须引入新技术，对现有的答疑系统进行改进。 作者利用检索系统中自动问答系统的工作原理，采用自然语言处理技术，根据教学答疑系统的特点，提出了一种在限定领域中支持自然语言理解的自动答疑系统模型，并对其关键技术和辅助手段进行分析和讨论。该系统能够自动理解用户输入的自然语言问题文本，返回一组与问题相关的答案，具有节约资源、智能性、执行效率高等特点。 本文首先对国内外答疑系统进行了对比，指出我国答疑系统缺少先进技术支持，接着阐述自然语言处理技术原理，给出自动答疑系统总体设计方案，然后对系统进行实现，并对系统关键技术进行讨论和改进，最后进行总结，指出该类型答疑系统具有广阔的研究前景和实用价值。 本文的主要工作如下： ●设计词语权重的计算方法，并给出实现方案； ●句子相似度算法的改进； ●索引和二级检索策略的引用。