自然语言处理（NLP）中的问答系统是一个可以回答人类以自然语言提出的问题的程序。它可以通过基于知识图谱的智能问答（KBQA）等人工智能技术的综合运用，帮助人们更自然、便捷和精准地获取所需知识。
问答系统的主要任务包括文本理解、答案生成、文档和段落检索、答案抽取等。
在文本理解阶段，需要对问句进行字符串的处理，如标点处理、特殊字符处理、英文的全角字符和半角字符之间的切换以及各种停用词的处理等。需要注意的是，有时候处理图谱中的实体内容是会存在误处理。
在答案生成阶段，有时需要做统计转换的工作，比如将列表转换为统计数字。同时，我们可以利用自然语言生成（NLG）相关的算法来生成一句话来回答问题。
在文档和段落检索阶段，需要对问题处理后生成的IR查询进行处理，从而产生一组文档，这些文档按与查询的相关性进行排序。然后，将前n个文档分成较小的段落，这些可能已经在源文档中进行了细分，或者我们可能需要运行段落细分算法。
在答案抽取阶段，通常通过跨度标签来模拟此任务：给定一段文字，识别构成答案的文本跨度。一种简单的答案提取基线算法是在候选段落中运行命名实体标记器，并返回段落中正确答案类型的任何跨度。
现代的阅读理解系统趋向于使用专门为NLP设计的问题集合。例如，斯坦福问答数据集（SQuAD）由来自维基百科的段落和相关答案组成，这些疑问的答案涵盖了段落范围。
在基于双向LSTM的阅读理解算法中，可以计算每个段落中的记号，它作为一个答案范围的开头的概率，和它作为一个答案范围的结尾的概率。
Huggingface Transformers库提供了预训练模型来实现问题解答，可以帮助实现一个简单的问题回答系统。