随着各类大型集团的国际化战略转变以及客户群数量的急剧增长,提高客户服务支持的质量和效率已成为各类集团提升企业核心竞争力并践行社会责任的一个重要保障措施。当前各类集团的客户服务基本上依赖人工客户服务或者基于简单问答对形式的交互系统,但对现有的人工客户平台而言,它效率低下,花费大量人力财力,知识无法共享,智能性不够。对于基于问答对形式的交互系统,它智能程度低,交互性差,问题理解能力有限,知识无法深加工,问题库冗余庞大。为了进一步提高客户服务的质量,降低客户服务所需的人力和财力,实现知识共享,减少数据冗余,提高自动化、智能化管理。本文以个人电脑设备制造商的客服平台为背景,提出了一种基于自然语言交互方式,并配以友好的引导方式使问题确定化,采用基于领域本体的知识库和问题解决方案库,采用推理技术进行问题的自动诊断与解决的基于语义的智能客服知识管理与交互系统(KMLC)。本文的具体研究内容如下：1.研究计算机客户服务领域的知识管理,包含知识规范化管理、标准化、知识关联、知识元数据规范和知识推送等。2.研究并实现基于计算机客户服务领域本体的问题管理。包含标准问题知识模型的创建,问题分类本体、标准问题本体等的创建、存储与管理,基于分类本体的问题库组织与存储。3.研究并实现以自然语言为交互方式的基于语义的问题理解。包含创建领域关键字词典,基于词典的涵盖错词、缩写词处理的中文分词算法的设计,客户问题的文法匹配、词模匹配,基于语义的关键字匹配算法的设计,问题引导。4.研究并实现计算机领域故障诊断。包含建立故障诊断知识模型、故障本体、故障推理诊断、诊断方案库维护、诊断引导。5.研究并设计了基于领域本体的智能客服知识管理系统框架模型。并在上述思想的基础上,实现一个原型系统,验证了模型的效果。通过实验,说明了该模型基本上可以实现基于自然语言的理解,基于领域本体的知识管理和故障智能诊断。最后论文中总结了本系统的优缺点和未来发展概要。