随着互联网的蓬勃发展,高校的信息化进程也越来越快。高校现有各类信息系统用户数量庞大,但由于人力资源等方面的限制,客户服务还停留在帮助文档和有限的人工电话咨询层面,并不能满足师生对客户服务即时性和有效性的需求。针对以上问题,设计并实现了高校信息化领域的自动问答客服系统,为师生提供高效的问题咨询、诊断及业务办理等服务,主要包括:问句匹配、知识库管理、问句分类及多轮对话等模块。其中,问句匹配模块通过收集网信服务领域语料,结合中文维基百科通用语料,使用Word2vec的Skip-gram模型进行词向量训练,实现了基于词向量的问句相似度计算算法,解决了语句相似度计算中无法体现问句语义的问题。知识库管理模块通过分析高校信息化领域的客服需求,对现有问句进行人工分类,设计了不同类别的问句知识描述,形成可用于自动问答客服系统的知识库,实现了知识和训练模型的管理,解决了高校信息化服务领域知识的非结构化,人工学习成本高,更新不及时的问题。问句分类模块通过提取问句特征,使用支持向量机分类器对问句进行分类,解决了问句全文匹配的问题。基于规则的多轮对话模块结合知识库中相关知识,解决了业务办理、问题诊断需要与用户进行交互的问题。通过人工编写相似问句对作为测试集,使用不同语料训练下的词向量分别在两种相似度算法下进行相似度计算,实验表明,基于词共现的相似度计算算法拥有较高正确率。对比使用不同问句特征的支持向量机分类效果,基于TF-IDF词袋特征在现有数据集下分类结果较优。通过测试系统功能,验证了知识库和多轮对话策略可行性。系统性能测试结果表明,系统可及时高效准确地为用户提供问答服务。