随着互联网技术的不断发展和应用的不断深入,在线可用的信息呈爆炸式增长。当在线的信息持续增长时,现有的搜索引擎的不足,比如系统返回用户的文档太多；用户需要花费时间和精力寻找自己需要的信息；同时对用户的使用水平也有要求,就越来越明显。本文提出设计和实现一个基于多个搜索引擎的开放领域的问答系统框架。本系统接受用户以自然语言形式描述的提问,并能返回用户该提问准确和简洁的答案。　　 根据D.Moldovan的研究,由于问题理解部分处理不当导致错误占78.1％。在问题理解部分,考虑到每种技术都有自身的准确度和问题类型的涌盖范围的问题,对于事实类和定义类问题,本系统采用一种简单的通过命名实体确定答案类型的方法和一种成熟的模式识别方法相结合。因为第一种方法的精度高,首先使用第一种方法对问题进行处理。但是,当答案类型不能被决定或不能被命名实体标签时就会失效。在这种情况下系统自动调用第二种通过文本模式识别方法对问题进行分类和解析。同时,系统还增加了反馈机制和后备技术,在无法找到合适答案时,通过调整查询来开始新一轮的处理过程,反复迭代。在信息检索部分,系统基于元搜索引擎的技术和结构化文档搜索相结合的方法使得搜索范围更广。　　 最后对不同领域问题,不同疑问词问题与无疑问词问题以及系统整体性能进行了评测。系统的精确度为53％,平均排序倒数为36％,精确度已经达到了50％以上,已经达到了目前QA系统的基本水平,证明其结果能够满足用户的基本需求。