随着远程教育的兴起，远程答疑的作用就显得越来越重要，而智能答疑系统已经成为人工智能和远程教育中发展迅速的研究领域之一。智能答疑中用户采用自然语言方式向系统提问，系统结合人工智能、自然语言理解和自动搜索等技术搜索相关信息，并呈现给用户。 智能答疑与自然语言理解有着密切的关系，自然语言理解的程度是智能答疑系统的主要技术保障。以往的做法只是简单的对提出的问题进行自动分词，以获取关键词词语本身，没有对问题的语义进行分析和理解。本文从语义分析的角度进行研究，语义分析是提高自然语言理解的重要手段。本文的研究工作主要包括以下几个方面：首先，本文全面阐述了E-Learning的发展历史和特性，智能答疑系统的作用、重要性以及目前研究的方向，在分析智能答疑现状的基础上提出目前存在的主要问题。 其次，本文对智能答疑系统涉及的关键技术进行了详细的阐述。自动分词是问题分析中的重点，这里采用了简单实用的最大匹配法进行问题的自动分词；由于每个词语有多个语义(即HowNet中的义项，HowNet是揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库)，那就必须根据义项相似度算法来确定词语的真实语义，本文提出的语义消歧算法(SDA：SemanticDisambiguatingAlgorithm)就是解决这一问题的；这样就可以更精确地计算问题相似度，从而从相应的知识库中找到相关问题的答案和解释。这是本文的主要创新之处。 最后，本文描述了基于语义分析的智能答疑系统(IQAS-SA：IntelligentQuestionandAnsweringSystemBasedonSemanticAnasysis)的实现过程与方法，并对关键技术做了详细的阐述。IQAS-SA是基于HowNet的结构设计的。实践表明，基于语义分析的系统提高了智能答疑的准确性和智能性。 本文得到了国家自然科学基金《智能系统中的人机交互理论及其应用研究》(60203011)的资助。