随着计算机及Internet的发展,远程教育越来越受到人们的青睐。远程教育突破了传统教育在时间和空间上的局限,使学生在任何时间、任何地点都能够参加学习,共享优秀的教育资源。作为远程教育平台中不可缺少的组成部分,答疑系统对提高教学质量起着至关重要的作用。本文在分析了目前存在的答疑系统的不足的基础上,设计并实现了一个支持自然语言提问的智能答疑系统。从本质上讲,回答自然语言提问就是以问题为查询需求,在题库中进行检索的过程。因此,本文首先对信息检索相关的理论知识进行了研究和探讨,主要包括中文分词、知网和信息检索模型;接着介绍了本系统提供的各项功能和具体实现方法;然后详细阐述了自然语言查询的基本过程。本文采用双向最大匹配法对问题进行分词,并利用知网语义关系对查询条件进行扩展。系统采用问题和答案分开存储的方式,针对题库结构的这种特性,采用基于文本段的向量空间检索模型,对传统的TF-IDF公式做了改进,并使用局部相似度和全局相似度相结合的方法实现检索结果的排序。实验表明,与传统向量空间模型相比,本文改进的检索模型具有更高的查全率和查准率,基本达到了设计的目标;查询速度也有较大提高,使其在网络平台上具有较强的适用性。本文在最后总结了本系统的特色,指出了系统目前存在的不足,并对答疑系统未来的发展方向进行了展望。