自动问答系统允许用户输入自然语言问句,并返回简洁而准确的答案,相对于搜索引擎输入关键词并返回文档列表的工作模式,既有利于用户更清晰地表达检索意图,也具有更高的效率,在一定程度上更能满足用户信息检索的需求,是信息检索领域的研究热点之一,尤其是基于互联网的开放域问答系统,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文主要结合现有的研究和技术成果,在开放域问答系统的查询扩展、信息检索和抽取以及答案质量评估排序等方面进行了研究,研究成果如下:1.设计了基于Wordnet扩展的查询构建方法,针对搜索引擎的特性和问答系统的需求,利用同义词典Wordnet对问句的关键词进行合理扩展;2.提出了基于多特征融合的文本相关度的信息抽取方法,通过结合多种形式的特征,用机器学习的方法对文本相关度进行计算,从而实现候选答案的抽取;3.提出了基于相似支持集的答案质量评估方法,以相似历史问题对应的高质量答案为支持集对候选答案质量进行间接的计算,避免问题和答案之间巨大语义距离造成的影响,从而提高答案质量评估和排序的有效性;4.运用本文提出的相关模型和技术,设计并实现了一个面向互联网真实用户的开放域问答系统,并通过实验证明了各模块的有效性和系统的可用性。