目前,大数据等相关技术应用普遍,逐渐走进了人们的视线,信息检索与智能问答技术已经变得尤为重要,被应用于各个领域。在濒危物种研究领域,传统的研究方向多集中在濒危物种的数据库建设方面,这种方法虽然能够记录物种信息,但是存在着效率低下,缺乏可视化分析等问题,不能对濒危物种间较为复杂的数据信息进行统一管理和精准查询。知识图谱具备着独特的结构特点,也有着多元的应用场景,备受大众认可,所以,对于濒危物种而言,两者可以很好的契合,既能为领域专家提供服务,也能为大众普及知识。本文基于Neo4j图数据库构建并实现了濒危物种领域的知识图谱系统,本文的主要工作内容如下:（1）建立了濒危物种领域的数据集,分析濒危物种领域知识特点后,对濒危物种相关的概念类及属性关系进行定义,根据知识图谱的特点,提出了基于Bi LSTM-CNNCRF的命名实体识别方法,将其应用于濒危物种知识信息的提取过程,通过图数据库Neo4j完成知识图谱的整体构建。（2）提出了一种基于TF-IDF的知识问答方法,预先定义了濒危物种领域内常见问题的表达语句及特征词,通过该方法进行特征提取,然后根据朴素贝叶斯方法进行训练,生成问题分类模型,并分析了濒危物种文本数据中长短句对于问答方法的影响。然后生成关键词分类标签,通过图数据库进行检索并给出答案。（3）设计并实现了一个基于Neo4j图数据库的濒危物种知识图谱系统,该知识图谱系统包括四个功能模块,分别是:用户权限管理模块、知识管理模块、知识查询模块和知识展示模块,实现了对物种知识的管理,并给予可视化展示,能够为大众普及知识,具备一定的实用性。