目前,针对公积金领域知识咨询的需求与日俱增,但是国家在公积金领域知识自动问答系统的建设方面投入还比较少,当前的咨询服务还停留在发布公告、出版书籍以及社区问答阶段,远远没有达到智能化程度。因此,本文从实际需求出发,研究住房公积金领域自动问答系统的关键技术,并基于本文的研究成果实现这个系统,在解决实际需求的同时尝试提高用户体验。本文主要研究内容如下:首先通过对住房公积金领域知识语料进行分析,设计领域词库扩充算法,用于从语料中抽取领域基础词扩充领域词库;然后对领域实体和实体关系抽取方法进行研究,抽取公积金领域实体和实体关系,并依此构建公积金领域知识图谱;然后对问句解析技术进行深入研究,提出融合句法分析和SVM模型的领域问句类型识别算法,用于识别输入的问句所属的问句类型;然后提出基于领域知识图谱和依存句法分析的问句关键词提取算法,用于从问句中提取用户关心的重要信息;然后构造Cypher查询模板并结合问句类型识别和关键词提取的结果自动生成可执行的Cypher查询语句,用于在基于Neo4j的图形数据库中检索问句的答案;然后设计问句匹配算法,用于从问答对库中获取答案;最后基于以上研究编码实现一个住房公积金领域自动问答系统。最后对设计的算法和实现的系统进行性能评测,证明了本文所提出的方案在构建住房公积金领域自动问答系统上的可行性。