随着 Internet 的飞速发展,网上海量的信息使得人们查找自己需要的信息变得困难。搜索引擎为人们从浩若烟海的网站中迅速查找有效信息提供了途径,如 Yahoo,Google,百度等都是 Internet 用户常用的搜索引擎。但是现有的搜索引擎的信息检索技术大部分都是基于关键词匹配的,这样使得搜索结果不可避免的存在大量冗余的和用户不感兴趣的信息,影响了返回结果的准确度。因此寻求更有效的信息获取办法成为当前研究的热点。面向网络的问答系统不仅具备了自然语言人机接口的用户界面比较友好、比较自然的优点,而且能够比传统搜索引擎信息检索返回给用户的结果准确度更高。问答系统是自然语言处理研究的应用系统,它包括了自然语言处理、信息检索等方面的基本技术,例如词法分析、句法分析、语义分析,大规模文档的索引建立、检索、排序等等。问答系统分为查询句分析、信息检索、答案抽取三大部分。本文的研究工作是对面向网络的中文问答系统的相关技术进行研究和实现一个中文问答系统,包括以下方面:第一,查询句分析部分进行浅层语义分析。一般的,查询句分析需要进行词法、句法分析以及查询句分类、关键词提取与扩展,此外还需要进行语义分析。我们使用机器学习的方法进行语义角色标注,生成语义框架结构。第二,采用多策略检索方法。我们采用两个知识库――常识知识库和 FAQ知识库和两个搜索引擎――本地搜索引擎和互连网搜索引擎,对于定义类的常识问题,可以通过常识知识库来查询;我们对已经确认答案的问题建立一个常问问题知识库(FAQ 知识库),可以提高检索速度和准确度;我们在本地建立搜索引擎,对文档重新划分段落,以段落为单位建立索引,修改排序策略,使得可能包含答案的文档排在前面;建立互联网搜索引擎接口,用于扩大检索范围。第三,通过语义框架结构的匹配,来衡量查询句与候选文档句的语义相关性,从而抽取答案。本文研究的特点体现在,以语义框架结构为核心,贯穿于整个查询句分析、信息检索和答案抽取过程中,并为进一步的深层次语义分析奠定了基础。