传统问答系统的研究主要是针对事实问题,目前国内外对于情感问题的研究还很少见。所谓情感问题就是指询问他人、群体或者组织对某个话题或者事件的意见、情感、态度和评论等。情感问题能够更加直接地表达用户的想法和情感倾向,因而在日常生活中普遍存在。情感问答方法的研究不仅需要传统问答系统的技术,还将涉及到意见挖掘、比较关系分析等技术。在本文,我们对汉语情感问题分析和汉语比较类型情感问答做了研究和探索。首先,从用户提交的问题中识别出情感问题,本文以支持向量机和朴素贝叶斯算法为分类器,对情感问题和事实问题进行分类,取得了较好的效果。然后,我们从语法和语义的角度对汉语情感问题进行分析,并抽取问题的其它关键信息。在语法层面,本文采用C4.5决策树算法将问题分类为是非问句、正反问句、特选问句和特指问句四种类型;在语义层面,本文结合意见的定义,给出了一个汉语情感问题的语义分类体系,包括Holder、Topic、Sentiment、Time、Location和Reason六个大类,每个大类又细分为若干个小类。同时,我们以《知网》义原以及疑问词相关的属性为特征,对汉语情感问题在语义上的大类进行分类,在缩小特征维度的情况下,取得了较好的分类效果。在情感问题中,有一类问题询问的是人们对于不同事物对象之间的情感对比,我们把这类情感问题称为比较类型的情感问题。由于这类情感问题本身以及问题的答案往往都是比较句,因此本文对汉语比较句做了深入的研究,包括汉语比较句识别和比较关系抽取。我们利用条件随机场模型抽取领域实体对象,并将其应用于比较句识别和比较关系抽取中,取得了良好的实验效果。最后本文结合汉语比较句的研究工作,分析了汉语比较类型情感问答系统的一般流程。