数字化学习(E-learnmg)的出现促使传统的课堂教学模式发生了变化。这些变化中，利用计算机来回答学生的提问，即“自动问答系统”受到研究者的关注。但是，计算机模拟教师完成答疑任务面临诸多难题。 本文针对限定领域的知识特点，以概念层次网络(Hierarchical Network of Concepts)理论为基础，将支持向量机、信息检索和信息抽取等技术有机融合，提高了问答系统对用户问旬理解和答案抽取的准确性。 论文的主要工作是： 1．应用概念层次网络(HNC)理论于限定领域问答系统中。在分析领域知识特点的基础上，设计了针对《现代操作系统》课程知识领域的HNC词知识库，建立了问句分类类型，设计了问句信息描述框架，实现了基于支持向量机的问句分类器，并据此对问句进行分析。 2．根据领域知识中概念较多的特点，提出了基于语义块分析的答案抽取算法；在答案抽取的后续处理过程中，给出了对候选答案的评价方法。 3．设计并实现了限定领域问答系统AbswerFmd<4os>原型系统，嵌入G00gle桌面搜索引擎GoogleAPI作为该系统的信息搜索模块，提高了相关文档定位的效率。实验结果表明，在以实际教学过程中收集的问句为语料的测试中，该系统具有良好的召回率和正确率。