本书分为三部分，共8章。 第一部分为概论，介绍问答系统的历史沿革、方法分类和最新进展。 第二部分主要讲述问答系统的两类构建方法。第一类方法基于语义分析，该类方法首先将自然语言问题显式地转化为基于知识库的结构化查询命令，进而对知识库进行查找并获取最终答案；第二类方法基于信息检索，该类方法首先对自然语言问题进行浅层和局部的语义分析，并根据分析结果从知识库中过滤出少量答案候选，进而使用机器学习算法对答案候选进行排序并获取最终答案。 第三部分介绍目前在问答领域广为使用的基准数据集和评测任务，综合地比较和分析多种典型问答系统在基准数据集上的性能，并指出目前方法中存在的主要问题和以及未来的研究方向。 本书可作为从事或希望从事“问答系统”研发工作的学生和工程师的自学教材，将配套丰富的开源代码和案例视频，使读者学完本书就能上手做项目。

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