进入21世纪,互联网的发展和应用为越来越多的人所关注。由于互联网的开放性特点,使得网络信息不断丰富。一方面,为用户获取信息提供了很大的便利,另一方面,由于信息量的飞速增长使得用户在查找所需信息更加困难。近年来搜索技术得到迅速的发展。但目前是采用基于关键词的搜索技术,已经不能满足人们获取信息的需要,出现信息迷向、信息过载,使得查准率、查全率不高。因此,人们开始研究自然语言理解检索技术,其中,问答系统的研究成为当前该领域中最具活力的方向之一,倍备受学者关注。在对目前问答检索技术进行分析研究,并描述了常问问题问答系统关键技术句子匹配算法的思想。给出了一种基于概念扩展的问答系统模型,并介绍了关于常问问题问答系统的试验评测方法。针对目前常问问题问答系统是基于关键词数匹配来提取候选问题集。给出一种基于概念索引的候选问题集提取策略,对关键字进行概念扩展后建索引。将索引机制融入到候选问题集提取,来提高提取速度。针对目前常问问题问答系统还未从概念层次来理解用户检索问句,句子的匹配率还有待提高。给出了一种基于概念扩展的中文句子问句匹配方法,从概念层面同义扩展检索问句,并结合词形、词序、句长三方面计算句子间的相似度,从候选问题集中匹配准确答案。实现了原型系统,并通过试验与常用的方法进行对比,结果表明,在查准率、查全率均得到提高。并进行试验结果分析,验证了此方法在常问问题问答系统中的有效性。