随着信息技术的快速发展,一方面产品用户不断的对客服的质量、专业性和实时性提出了更高的要求;另一方面企业开始寻求和发展自动客服系统,以降低日趋庞大的空间成本和人力成本。本文针对自动客服问答技术进行研究,能够完善现有的技术体系,具有良好的应用前景。目前,自动问答系统存在如下几个难点:第一,单纯的词法特征和句法特征,难以表达深层次的语义信息,语义理解不深入导致问句相似度计算准确率不高。第二,语义网的快速发展,促进了领域本体的发展,但是现有的方法对结构化语义信息获取不充分,导致目前还没有十分有效的本体答案抽取方法。第三,交互式问答中存在大量的信息不完整的省略问句和指代问句,一方面需要全面理解上下文信息,另一方面需要准确补全问句的省略部分和指代部分,目前还没有十分有效的方法,这极大的制约着问答系统的发展。针对以上问题,本文进行了相关研究,主要研究内容和创新点归纳如下:（1）提出了一种基于深度学习和依存句法相结合的问句相似度计算方法。该方法以电热水器客服问题库为基础,利用词向量模型将词语映射到固定维数的向量空间中,充分表达词汇语义信息,再结合依存句法分析器获取句子语法结构信息,可以深入理解问句的语义信息,提高问句匹配的准确率。（2）为解决问题库覆盖不全,某些问题领域性较强,以及以问题库为知识的组织方式难以体现语义信息等问题,本文构建了电热水器领域本体,同时引入了基于领域本体的问题分类方法,并结合电热水器领域问句特点,提出了一种基于领域同义词林的问题分类方法。（3）在面向电热水器客服的自动问答中,存在单一的“一问一答”模式,和利用上下文信息的“交互式问答”模式。为解决交互式问答中的省略问题和指代问题,在已有开放性领域特征的基础上,本文根据电热水器交互式问答中的问句特点,构造了启发式的领域分类特征,并采用朴素贝叶斯算法和决策树算法对问句进行了分类实验。接着,根据问句类型,研究了针对电热水器客服领域问句的省略问句恢复策略和指代消解策略,将问句的省略问题和指代问题转化为二分类问题,并采用支持向量机算法进行分类实验。（4）在面向电热水器客服的智能问答系统技术研究的基础上,本文设计并实现了一套问答系统,该系统以APP的形式展现,包括了客户端开发,通信协议开发,服务器端开发,数据库设计等内容。