在信息爆炸性增长的今天,以关键字或关键字的简单逻辑组合为基础的信息检索方式已经越来越不能满足人们对信息获取的要求。这就使得问答系统这种综合了自然语言处理技术,更加人性化、更加高效的信息检索技术有了更大的发展空间。近些年来,中文信息处理技术的进步也极大地推动了中文问答系统的发展。越来越多的国内外相关方向的研究人员开始将更多的精力转向中文自然语言问答系统的研究中。然而,由于中文自然语言的复杂性和处理技术的局限性,现阶段中文问答系统的应用还是以特定领域问答系统为主。近些年也出现了不少具有实用价值的中文特定领域问答系统。但总体来看,大多数的问答系统还存在着语义理解效果差,不能实现领域移植等问题。这严重阻碍了问答技术的发展和问答系统的应用。就此,本文针对此类问题做了深入的分析和研究,其中主要包括如下工作。[1]提出了一个可用于特定领域问答系统开发的语义理解框架的设计方案论文在研究了问答系统的基本理论和多个领域知识的基础上,提出了一个用于特定领域问答系统的语义分析、理解、及生成的语义理解框架。其中,详细描述了语义理解框架中领域知识的表示方法、问句模型的类别区分、语义理解框架的结构整体模式及工作流程。[2]给出了该语义理解框架的具体实现技术和核心算法论文针对语义理解框架的设计方案,从问答系统各实现环节上,提供了具体、可行的实现技术和核心算法,以供系统开发时应用。[3]分析了该语义理解框架的通用性论文分析了该语义理解框架在问答系统的设计实现中的定位,还就领域知识的描述和句法、语义规则的独立性等方面进行了可移植性分析。[4]介绍了一个语义理解框架应用实例的设计过程论文介绍了一个语义理解框架的应用实例——基于结构化知识库的列车基本信息自然语言问答系统。论文从领域知识的提取到系统结构的设计进行了详细地介绍,并对该实例进行了测试分析。通过该实例的应用也进一步验证了本文中提出的语义理解框架的通用性和实用性。