随着计算机技术和人工智能技术的快速发展，智能问答系统越来越多的出现在人们的日常生活中，并且其起到的作用越来越重要。用户在追求答案准确性的同时，越来越多的关注智能问答系统的交互真实性。所以智能问答系统应该同时具备答案返回准确性高和人机交互真实性强的特点。因此本文立足于前人的研究成果，着力于对受限领域内的基于中文问句语义相关度计算的智能问答系统进行研究，实现了基于问句语义表征和领域关键词树的问句语义相关度计算的算法，本文的主要研究内容有：（1）对领域关键词提取技术进行研究，对多种领域关键词提取技术进行比较，提出适合本文的领域关键词提取技术，实现领域关键词词典的建立。（2）对目前已有的语义相关度算法和问句相似度算法进行研究，实现更加适合本文的语义相关度计算算法，实现对语句语义相关度的计算。（3）实现受限领域内基于中文问句语义相关度计算的智能问答系统，验证理论方法的正确性。本文的创新点有：（1）改进领域关键词提取技术。领域词提取方面本文采用TF-IDF技术结合活跃词过滤技术进行领域词提取，该方法不仅利用了TF-IDF技术的特点，而且特意添加了活跃词的过滤，使领域词的提取准确度更高。（2）提出了一种新的语义相关度计算方法。本文采用基于问句语义表征和领域关键词树进行语义相关度计算，主要采用已有的算法并对其进行相应了的改进，同时结合本文建立的领域关键词树对语义相关度进行计算，不仅提高了智能问答系统的准确性，同时也使智能问答系统更符合问答的语境。综合以上研究成果，本文设计并实现了基于山东财经大学相关信息的中文智能问答系统的原型，实验证明，本文提出的基于问句语义表征和领域关键词树的问句语义相关度计算算法准确率和效率都具有比较理想的效果。