毋庸置疑，信息检索技术已经成为人们使用互联网的重要技术，并蕴含着巨大商机。问答系统作为信息检索技术日后发展的方向，也是国内外学者研究的热点。在国外，已经有许多对问答技术的研究，甚至出现了实用化的面向开放域的英文问答系统。相对而言，由于中文处理的难点，国内这方面的研究仍处于初级阶段，还没有实用性的问答系统出现。因此，本文专门针对面向开放域的中文问答系统进行了研究和实现，开发出基于语义角色分析技术的中文问答系统，并通过实验对该方法的可行性和性能进行了分析验证。　　 本文所研究的问答系统包括三大部分：问题理解、信息检索、答案获取。问题理解模块负责对问题进行分类和提取关键词；然后信息检索模块将检索提交到网络上的搜索引擎，并获取包含答案的相关文档；之后答案获取模块从这些文档中提取出问题的答案。文中对这三大部分的功能、结构、工作流程分别进行了介绍和分析，其中重点研究了对常见的简单问题和两种复杂问题的答案获取技术。本文的主要研究点有：　　 应用语义角色分析的方法进行对简单问题的答案抽取，建造了针对简单问题的答案获取模型，最后在实验中检验了该模型的性能。　　 应用修辞关系分析的方法进行对因果问题的答案获取，通过分析分句之间、句子之间的修辞关系，识别出问题的答案。然后，在小范围的实验中验证了该方法的可行性。　　 利用时态标签对复杂时态问题进行分解，然后用从问句的答案对主问句的答案进行筛选，从而综合分解之后的答案。实验证明，该方法对复杂时态问题的回答起到了改善作用。　　 使用知网进行相似度、相关度的计算，摆脱了原始的基于词频的计算方法，使得答案的排序得到改善。