近年来,随着互联网的发展,传统旅游业迎来全新变革。越来越多旅游景区开始应用“互联网+旅游”发展模式。目前,旅游领域中亟待解决的问题是游客如何快速且准确地获取信息。以往,游客主要通过传统搜索引擎获取信息,但其无法满足快而准确的需求。而与传统搜索引擎不同,问答系统直接返回答案,能够满足游客的实际需求。目前,问答系统的数据来源主要包括问答对数据、文档数据、以及结构化数据等。与前两个相比,基于结构化数据的问答系统返回的答案更加准确、简洁。传统的关系型数据库在结构化数据存储方面面临挑战,然而知识图谱能够解决此问题。基于知识图谱的问答系统是一种以知识图谱作为答案来源的问答系统,该系统允许用户通过自然语言获取知识图谱中存储的数据。本文工作旨在依赖知识图谱实现面向旅游领域的智能问答系统。其中,基础知识图谱采用内蒙古自治区蒙古文信息处理技术重点实验室在2018年至2019年构建的旅游领域知识图谱NMTKG-1。综上,本文的主要研究内容如下:（1）扩充旅游领域知识图谱。基础知识图谱NMTKG-1中包含的旅游景点信息没有涵盖周边信息。为提升问答系统的性能,本文采用了一种基于百度地图API的知识扩充方法。结果表明,该方法能够有效扩充旅游景点的周边信息。（2）实现基于旅游领域知识图谱的智能问答系统。从自然语言问句到答案生成的流程中包括两个关键步骤,分别为命名实体识别和属性选择。其中,在命名实体识别任务上,本文提出了一种基于BERT-BLSTM-ATT-CRF的命名实体识别方法,该方法利用BERT模型学习文本的字符特征,利用BLSTM模型学习文本的上下文特征,利用注意力机制关注文本中的重点信息,利用CRF模型获取全局最优的输出序列。实验结果表明,该方法可以有效提升系统性能。在属性选择任务上,本文提出了一种基于GSA＿SMCNN的属性选择方法,该方法利用BGRU模型学习问句和属性在语义级别上的特征,利用CNN模型学习问句和属性在词语级别上的特征。实验结果表明,该方法可以有效提升系统性能。（3）实现旅游助手APP。本文为用户提供了旅游助手微信小程序。该助手的前端采用Vue.js语言开发,后端采用Python语言开发,旅游领域知识图谱NMTKG-2采用Neo4j数据库存储。该助手提供的功能有旅游信息问答、天气信息问答、以及车票信息问答等。