高校财务管理工作有非常强的特殊性,既要遵循基本的财务管理制度,又要符合教育部和各类科研主管部门的规定,涉及的规则内容较多。同时,现有针对高校财务的软件系统多是关于高校财务业务处理的,缺少对高校财务领域咨询问答相关的内容查询功能。并且在互联网时代,人们越来越趋向于在网上查询信息,但是一来搜索引擎模式需要用户根据反馈答案进一步筛选,可能不能直接获取到相关信息;二来针对高校财务领域内容具有一定的特殊性,在网上难以获得完全准确的相关咨询问答信息。因此,本文针对高校财务这一领域,通过系统来整合高校财务专业的问答数据资源,并用自然语言处理相关技术理解用户提问的问题,完成准确回答,实现由传统的“线下咨询”转移到“机器人对话”上来。针对以上背景,本文设计了一种基于自然语言处理技术的高校财务咨询问答原型系统,能够实现高校财务领域相关问答对的管理,根据用户提问的问题提供高精准度的回答,为用户提供咨询问答服务。论文主要进行了以下研究:首先,通过系统需求分析,对高校财务咨询业务模式进行分析,明确业务功能需求、业务流程和数据流程。其次,对高校财务咨询问答系统业务模块进行详细设计,包括系统总体设计、功能模块详细设计、问答模型设计及数据库设计。其中所设计的高校财务咨询问答系统主要包含五大功能,标准问题管理、财务知识管理、多轮对话管理、问答咨询及反馈、问题优化管理。所设计的问答模型,包括数据处理、对话意图识别、多轮对话、问答匹配、答案回复这几大模块。接着,在模型算法实现阶段,针对设计的问答模型进行具体算法的实现,依据自然语言处理相关技术,完成中文分词、词向量表示,从而更准确的理解用户的语言或问句,提高与用户对话的有效性。在问答匹配过程中,通过相似度匹配算法,完成提问问题与已有标准问题的高相似度匹配,并且通过实验验证算法的可行与准确。最后,对系统原型界面进行了展示,包括用户咨询提问移动端及高校财务人员进行问答对管理后台端的界面展示。本文研究的高校财务咨询问答系统不仅能够高效捕捉提问者的提问意图,提供高匹配度的标准答案,同时在提供咨询过程中,支持不断优化完善咨询体系,并且在咨询问答方面提升了高校财务领域信息化的程度,为高校财务咨询信息化发展提供参考。