随着互联网的发展和网络信息数量的爆炸性增长,相比于传统搜索引擎,问答系统作为一种高效获取信息的方式,渐渐成为了应用热点。作为常见的问答系统之一,FAQ问答系统针对被用户频繁问到的问题,常用于客服问答等领域。既能满足用户的咨询需求,又能降低人工客服成本,因此FAQ问答系统具有良好的应用前景和市场需求。文本语义匹配是FAQ问答系统重要技术。当前常用的基于预训练语言模型文本语义匹配技术仍然存在不足,例如不能很好地提取上下文语义线索。此外,FAQ问答系统适用于多个专业领域,因此,需要设计开发流程,便于相对简便地开发面向不同领域的FAQ问答系统。本文基于海南智慧旅游项目的实际应用场景,研究、设计并实现了面向海南旅游的基于文本语义匹配的FAQ问答系统,具体研究内容如下:第一,基于项目中缺乏数据的实际情况,调研了多个规模较大的旅游网站基础上,并设计了面向旅游问答数据的爬虫,获得了初步的问答数据。并设计了基于混合方式的数据增强方法,构建了海南旅游问题对数据集,为模型训练提供了数据基础。第二,针对当前基于预训练的文本语义匹配模型存在不足之处,本文在预训练语言模型的基础上,提出了基于图卷积神经网络的文本语义匹配算法,通过图卷积实现邻域传播,进一步使用LSTM提取序列特征。实验结果证明了方法的有效性,在多个中英文数据集中都取得了比基线模型更好的实验指标。第三,本文设计并实现了海南旅游FAQ问答系统,提供游客咨询和系统管理功能。除此之外,本文还设计了 FAQ系统的开发流程,并在该系统中提供了自定义开发功能,以供不同专业领域的人员根据实际需求,比较方便地开发FAQ问答系统。