目前,问答系统作为一种新型的智能化的信息检索形式,作为一种更高效、更人性化的搜索引擎,已经成为信息检索和自然语言处理领域中重要研究方向之一。信息检索部分是整个问答系统中承前启后的重要环节,其性能的优劣直接关系到答案提取能否有效地进行。目前大部分的片段检索方法都是基于词汇表面形式的匹配,而这种方法通常会造成词语间重要的语义关系的丢失,也是导致一些并不包含答案的片段呈假阳性的重要原因之一。假阳性即指一些不相关的片段与正确片段一样包含同样的问题词,但词之间的关系却与问题大不相同。本文将自然语言处理中浅层语义分析的相关技术引入到片段检索中,提出了一种基于句法依存关系的片段检索方法,旨在更好地反映问题与候选片段在语义上的相似度。对于长度较短的问题,增加了同义词、缩略词扩展和基于依存关系的关键字扩展策略,以提高检索召回率。同时,本文的基于句法依存关系的片段检索方法还能够与同义词、缩略词扩展相结合,使其在一定程度上实现了关键字的模糊匹配。本文通过两部分实验对不同的片段检索方法及其与关键字扩展结合后的性能进行了客观评测。实验结果表明,与简单基于词汇匹配的方法相比,本文基于句法依存关系的片段检索方法在结果准确性和排序方面都有较大的提高。