随着网络的飞速发展,对某一个问题,如何从海量的非结构化信息中找到合适的答案已越来越受到人们的关注,问答系统因此应运而生。人们期望它将来能够完全或者部分取代现在基于字符串匹配的信息检索技术,为人们提供一个更易使用的信息获取的人机接口。问答系统需要用户输入自然语言形式的问句,系统对问句进行分析处理,在网络上或其他信息源上搜索候选答案信息,然后对这些答案信息进行评定,生成自然语言形式答案。问答系统的最终目标是从信息源中抽取问题的答案,就需要通过对问句进行分析,分析要搜索什么内容,答案可能需要满足什么条件等。因此如何分析问句、从中了解问句包含的信息,成为问句处理乃至问答系统的重要任务。本文分析了目前的中文问答系统中问句分析技术,并结合自然语言处理技术,提出了一种基于句法结构和语义信息的问题分析方法。在问题分析过程中,实现了基于改进贝叶斯算法的问题分类和查询词扩展的功能,其中应用了依存句法分析和语义信息自然语言处理技术。本文详细论述了问题分析系统的相关算法、实现过程和关键技术。本文通过实验对问题分析系统进行评测,证明了本文采用的方法提高了问题分类的准确性,使问答系统能更好地理解问句,提高问答系统的检索效率。