知识图谱是问答系统的数据基础,随着数据挖掘、信息采集技术的高速发展,一大批规模庞大、涵盖多个领域的知识图谱开始出现,但是足球领域的知识图谱仍然存在很大的缺口。因为足球领域的特殊性,开放域的知识图谱无法适用于足球问答任务研究,而现有的足球相关的知识图谱则因为其内容相对单一而无法满足足球问答任务的需求。因此,构建面向足球问答的知识图谱对于提升足球问答任务的效果有着重要意义。另一方面,足球领域较多地涉及到球员的转会、球队名字的变更、球队间频繁地比赛等信息,而这些信息都有时效性,其正确性是时间的函数。常规知识图谱表示模型无法表示时序性知识,因此设计时序知识图谱的表示模型对于构建内容更加详细准确的足球领域知识图谱具有重要意义。基于此,本文提出了时序知识图谱的表示模型,并构建了一个足球时序知识图谱用于问答系统,最后设计了一个基于语义解析的足球时序知识图谱问答系统。本文的主要工作内容如下:（1）提出时序知识图谱的表示模型STKM,用于解决常规知识图谱表示模型无法表示时序知识的问题。STKM分别从语义层和数据层定义了时序知识图谱的表示方法。语义层明确了模型中的类与子类、对象属性（即关系）和数据属性（即属性）,提出了关系实体化的概念。数据层定义了时序知识图谱中知识的结构形式,即时序三元组,给出了基于RDF表示时序三元组的方法。（2）足球时序知识图谱构建:针对知识图谱构建过程繁琐步骤多的问题,提出了基于Pipeline模型的足球时序知识图谱的生成方法,并且可以抽取时序信息;提出了基于联合特征的统计术语抽取方法,用于自动化对足球领域术语进行抽取;提出了基于时序规则的知识推理方法,解决由于常规推理不考虑时间信息从而导致的推理结果不准确的问题。（3）基于语义解析的足球时序知识图谱问答系统的搭建。系统实现了回答时序问题的功能,对于帮助人们更方便、详细、准确地获取关于足球的知识具有重要的价值和意义。