日常生活中每个人都有大量的信息需求,虽然网络的普及和信息化的发展为人们提供了方便的信息获取方式,人们却难以直接从中获取准确信息。本文立足于现实生活,以提供信息服务为宗旨,提出了场景问答的任务。本文定义的场景问答是指面向特定场景的问答系统,不同于一般限定域的知识问答系统,是一种面向特定工作或生活场景的问答式智能信息服务系统。问答内容丰富具体,具有较强的时空动态特征;问答方式更灵活多样,借助社交平台可进行一对多或多对多的连续问答。本文对场景问答的概念和有关技术进行了深入研究。主要工作如下:提出了场景问答的一般概念,对比已有问答系统,分析了场景问答的主要特点。从场景信息的采集出发,经数据处理、需求分析、信息库构建、答案生成至系统应用,设计了场景问答的系统架构。设计了多种通用问句识别方法。其中基于规则的方法、基于CNN的方法、基于LSTM的方法和规则加CNN的方法在真实语料上的F1值分别达到了0.809、0.832、0.851和0.892,有效地完成了对问句的识别。提出了基于联合模型的问答匹配方法。该方法结合了问答类别、共现词等浅层特征和深层语义特征,以排序的方式返回最佳答案,其在p@1时的准确率达到了0.632,比单一使用浅层信息的模型和深层信息的模型分别提高了8.3和5.0个百分点。提出了面向社交群的问答对获取方法。该方法先用问句识别手段区分问题与候选答案,再使用问答匹配策略获取问答对,最后结合回答顺序和共现词等特征优化问答匹配。其在真实语料上的F1值达到了0.690。设计并实现了面向小区场景的问答系统。该系统针对小区场景中用户口语化严重、用语随意等特点,增加了问题规范功能,采用分级处理机制回答问题。实验结果表明,在具体场景中由于人物和环境相对固定,用户的信息需求更加集中,易于针对这些需求提供较准的服务。同时,表明了面向特定场景的问答系统具有较高的实用价值。