随着互联网的发展和旅游业的变革,“智慧旅游”的概念越来越火热,由于传统搜索引擎无法满足用户快速、准确获取旅游信息的需求,问答系统逐渐成为了应用热点。因此,本文主要对旅游领域的问答系统进行研究,旨在为用户提供旅游相关知识的问答服务。本文首先介绍了问答系统相关技术和知识图谱构建技术,然后介绍了一些深度学习算法,在算法的基础上,建立问答模型,模型重点对命名实体识别任务和属性选择任务进行研究,并进行实验验证模型的有效性。最后应用问答模型,建立领域知识图谱,设计并实现旅游问答系统。综上所述,本文的主要研究内容如下:（1）使用Bert预训练模型结合BiLSTM-CRF网络模型进行命名实体识别,提取出问句中的实体,利用Bert模型充分提取问句特征,使用BiLSTM网络提取前后两个方向的信息,同时结合CRF在序列标注上的优势,通过实验对比验证模型的有效性,提高实体识别的准确率。（2）利用Bert预训练模型处理句子级问题的优势,使用Bert模型计算问句与属性之间的相似度,根据相似度匹配结果来进行属性选择。（3）建立旅游领域知识图谱。分析旅游行业的需求,使用爬虫技术和API获取旅游领域数据,对数据进行结构化处理,使用Neo4j数据库进行存储,实现旅游领域知识图谱的构建。查询时,使用Cypher语言,结合问答模型识别出的实体,查询知识图谱并返回结果。（4）构造旅游领域的命名实体识别数据和属性选择数据,通过EDA方法对数据进行增强扩充,验证问答模型在旅游领域的适用性。（5）实现旅游问答系统。基于上述构建的问答模型和旅游知识图谱,设计并实现旅游问答系统,提供景点信息、酒店信息、美食信息以及行程线路等信息的问答功能,系统还提供实体查询功能,利用图形化数据库的优势,获取与查询实体相关的其他实体,并将实体间的关系以图形的形式展现给用户。基于上述的研究与实现,对问答系统进行测试,测试表明,本文设计实现的旅游问答系统能够帮助用户获取旅游相关信息,回答用户的旅游相关问题。