一、概述 问答系统是一种能够根据用户提出的问题，自动地从大量的文本中寻找并返回相关答案的系统。在问答系统的开发过程中，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术起着重要的作用。NLP技术能够实现文本的理解与语义解析，从而帮助问答系统准确地理解用户的问题，并找到与之相关的答案。

二、文本理解 文本理解是指将自然语言文本转化为计算机能够理解和处理的形式。在问答系统中，文本理解的任务是将用户提出的问题转化为计算机可以处理的形式，例如将自然语言问题转化为结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）或者其他形式的查询语言。文本理解的关键是识别问题中的关键词和实体，并确定它们之间的语义关系。

三、语义解析 语义解析是指将自然语言文本中的语义信息提取出来，并将其转化为计算机可以理解和处理的形式。在问答系统中，语义解析的任务是将用户提出的问题中的实体、关系和动作等语义信息提取出来，并将其转化为计算机可以处理的形式，例如将问题转化为逻辑表达式或者图形模型。语义解析的关键是理解问题中的语义信息，并将其转化为计算机可以处理的形式。

四、文本理解与语义解析的技术 文本理解和语义解析是问答系统开发中的关键技术，主要包括以下几个方面：

（一）关键词提取 关键词提取是指从文本中提取出与问题相关的关键词。关键词提取可以通过基于规则的方法或者基于机器学习的方法来实现。基于规则的方法通常是通过定义一系列的规则来识别关键词，而基于机器学习的方法则是通过训练一个模型来自动地识别关键词。

（二）实体识别 实体识别是指从文本中识别出与问题相关的实体。实体识别可以通过基于规则的方法或者基于机器学习的方法来实现。基于规则的方法通常是通过定义一系列的规则来识别实体，而基于机器学习的方法则是通过训练一个模型来自动地识别实体。

（三）语义关系识别 语义关系识别是指从文本中识别出实体之间的语义关系。语义关系识别可以通过基于规则的方法或者基于机器学习的方法来实现。基于规则的方法通常是通过定义一系列的规则来识别语义关系，而基于机器学习的方法则是通过训练一个模型来自动地识别语义关系。

（四）语义解析 语义解析是指将文本中的语义信息转化为计算机可以理解和处理的形式。语义解析可以通过基于规则的方法或者基于机器学习的方法来实现。基于规则的方法通常是通过定义一系列的规则来实现语义解析，而基于机器学习的方法则是通过训练一个模型来自动地实现语义解析。

五、总结 问答系统开发中的自然语言处理技术主要包括文本理解和语义解析。文本理解的任务是将用户提出的问题转化为计算机可以处理的形式，而语义解析的任务是将文本中的语义信息转化为计算机可以理解和处理的形式。关键词提取、实体识别、语义关系识别和语义解析是实现文本理解和语义解析的关键技术。通过应用这些技术，问答系统能够准确地理解用户的问题，并找到与之相关的答案。