随着WEB2.0时代的到来,个人用户已经越来越多的参与到互联网信息的产生当中,各种各样的博客,微博,论坛和社区,每天都产生了大量的信息和数据。随着海量信息的不断整张,基于关键词查询的传统搜索引擎越来越难以满足网络用户快速准确地查询信息的需求。近年来各种各样的在线社区问答系统的大量出现,例如百度知道,新浪爱问和搜搜问问等等。在线问答社区已经成为用户上网获取知识的重要手段之一。　　大量的在线问答社区以及用户每天都产生了海量的问题和答案对,这种问答对资源是经过人工筛选的,答案的准确性和质量都是非常可靠的。于是,以在线问答社区的问答对资源建立的自动问答系统和自动问答的研究也越来越热门。社区问答系统和以社区问答系统的问答对为资源的自动问答系统也有自身的不足,它们往往都是单句式的问答,与用户个人信息无关的问答。如果能在问答系统中加入连续问答的模式以及用户的个人习惯的信息,则能在一定程度上提高对用户问题回答的针对性和准确性。　　本文针对目前的自动问答系统在返回答案多样性和用户个性化方面的不足,使用问句的分类信息和用户的交互式行为,提出了一种图形化的交互形式,改进了问答系统的返回答案的排序方式。主要工作如下:(1)在原型问答系统上加入了处理三层问句分类信息的问句检索算法。(2)针对问答系统返回答案单一化的缺陷,设计实现了返回答案的多样性算法。(3)加入了图形辅助的交互式问答用户界面,通过收集交互式问答语料,建立了用户个性化模型,并用于改进问答系统。