当前,随着互联网的信息爆炸性增长,互联网搜索引擎也越来越多地被人们使用,并且往往能够得到较好的结果。但是现阶段的主流搜索引擎在人们检索关键字之后只是反馈和检索关键字相关的网页,却不能返回给人们准确的信息。而问答系统集多种自然语言处理技术为一体,这弥补了传统搜索引擎很多的不足。本文研究并设计了面向中文旅游领域的问答系统,主要内容如下：(1)旅游领域结构化数据知识库构建。针对互联网海量的旅游领域相关的网页信息进行了下载整理并构建了三个本地知识库：旅游景点基本信息知识库、景点评价信息知识库和问题答案集知识库；(2)自然语言问句理解与解析方法研究。使用了基于模式匹配的方法和句子相似度计算的方法相结合来完成对问句的理解；(3)答案获取研究。答案获取分为两个方面：一个是从基本信息知识库中获取答案,对知识库的答案检索采取键值对的方式进行提取,即提取知识库中某个属性及其属性值；一个是从问题答案集知识库中获取答案,该检索方法速度快,检索准确度高；(4)景点推荐研究。深入研究了基于用户显示评分的协同过滤景点推荐算法。该方法主要是通过分析当前目标用户和知识库中其他用户的相似性,并由相似性高的若干用户产生景点的推荐。实验证明,该方法推荐效果良好；(5)基于旅游领域的中文问答原型系统设计与实现。该系统主要由模式匹配、句子相似度计算、旅游景点推荐、信息检索和答案获取等模块组成。该系统实现了从数据收集、结构化知识库的构建到语义检索的过程,达到了预期目的。