对话系统在处理同义词和近义词时，可以采取以下几种方法:

  1. 同义词和近义词替换：对话系统可以使用词典或者语料库进行同义词和近义词的替换。例如，将用户输入的词替换成系统理解的标准词。这可以帮助系统更好地理解用户的意图，从而提供准确的回答。

  2. 上下文的语义角色标注：对话系统可以使用自然语言处理技术，如语义角色标注，将同义词和近义词在上下文中的语义角色进行标注。这样就可以更好地理解用户的意图和对话背景，从而提供更准确的回答。

  3. 词向量表示：通过将同义词和近义词用相似的向量进行表示，对话系统可以在计算语义相似度时更准确地处理这些词。例如，可以使用word2vec或者BERT等技术将词转换成向量表示，然后通过计算向量之间的相似度来判断词的相似性。

  4. 语义推理和逻辑关系：对话系统可以通过语义推理和逻辑关系来处理同义词和近义词。例如，根据先验知识和上下文来判断两个词的关系，从而正确理解用户的意图。

  需要注意的是，处理同义词和近义词是一个复杂的任务，因为同义词和近义词的理解往往依赖于上下文和具体语境。因此，对话系统在处理同义词和近义词时需要结合具体的对话背景和语境进行判断，以提供准确的回答。