构建问答系统是自然语言处理（NLP）中一个重要的应用领域，下面是使用NLP技术进行问答系统构建的一般步骤：

  1. 数据收集与清洗：首先，需要收集与特定领域相关的问答数据集。可以通过爬取网页、使用API访问知识库或专家系统等方式获取数据。然后对数据进行清洗，包括去除噪音、删除重复数据和不相关的信息等。

  2. 文本预处理：对收集到的问答数据进行预处理。包括分词、词干化（Stemming）和词形还原（Lemmatization）等，以便将文本转化为可供处理的格式。

  3. 特征提取：从预处理的文本中提取有用的特征。常用的特征包括词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF、词向量（Word Embedding）等。这些特征可以帮助模型理解文本的语义和上下文信息。

  4. 模型选择与训练：选择合适的模型来训练问答系统。常用的模型包括基于规则的系统、基于检索的系统和基于机器学习的系统。基于规则的系统通过定义一系列规则来回答问题，而基于检索的系统根据输入的问题在预先定义的知识库中查找匹配的答案。基于机器学习的系统可以使用监督学习方法来训练问答模型，通过学习问题和答案之间的关系来预测答案。

  5. 评估与调优：使用评估指标（如准确率、召回率和F1值）来评估问答系统的性能并进行调优。可以使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力和稳定性。

  6. 部署与优化：将训练好的模型部署到实际的系统中，并根据用户的反馈不断优化系统的性能和用户体验。可以采用增量学习的方法来持续更新模型，以适应不断变化的问答需求。

  需要注意的是，不同类型的问答系统需要根据具体需求设计相应的模型和算法。此外，还可以结合其他NLP技术，如命名实体识别（NER）、意图识别（Intent Recognition）和情感分析（Sentiment Analysis）等来进一步提升问答系统的性能和功能。