伴随着互联网的快速发展和网络信息的急剧增长,作为一项能够帮助人们迅速获取信息的工具,搜索引擎应运而生。传统的搜索系统虽然能够返回与用户搜索关键词相匹配的网页信息,但是搜索结果存在冗余性,往往需要用户花费大量时间与精力进行二次信息加工。与搜索系统不同,问答系统利用自动问答算法直接从相关文档中抽取答案,为用户提供简短和准确的结果。近年来,问答系统已经成为自然语言处理领域的重要问题之一,在学术界和工业界引起广泛关注。问答系统的研究涉及到了信息检索、机器学习、自然语言理解等知识。本文在构建垂直搜索引擎技术的基础上,运用主题爬虫技术、分布式索引技术和机器阅读理解技术,在插件化和分布式的设计原则下,设计并实现了一个面向垂直领域的在线问答系统。本文的主要工作如下:(1)构建了一个垂直领域的网页爬虫、网页解析及网页分类系统,完成了电网领域的网页实时采集。(2)基于Elasticsearch框架,构建了一个电力领域的搜索引擎,对于用户输入的一个问题,采用Elasticsearch检索到包含答案的相关文本。(3)基于一个双向注意力网络,从包含答案的文本中,抽取准确的答案,实现了对用户问题的在线回答。通过搭建一个实际的问答系统系统,验证和测试了系统的功能和性能。实验结果表明,本文设计和实现系统达到了预期目标,可以较快速地完成主题网页抓取,实现高质量的搜索和问答。