问答系统是一种人工智能技术，其目标是根据用户提出的问题，在已知的知识库或文档中找到最符合问题的答案。这些系统通常由以下几个主要组成部分组成：

  1. 问题理解：系统首先会对用户的问题进行语义分析和解析，以便理解用户的意图和信息需求。这通常包括词法分析、句法分析和语义角色标注等技术。

  2. 知识抽取：系统会从已知的知识库或文档中提取相关信息。这可以通过使用自然语言处理技术来解析和理解这些文本数据中的内容和关系，如命名实体识别、关系提取和信息抽取等。

  3. 知识表示：抽取的知识被转化为计算机能够处理的形式，例如图谱、语义网络或其他结构化形式。这可以帮助系统对知识进行组织、分类和推理，并为后续的问题回答做准备。

  4. 答案生成：根据用户的问题和提取的知识，系统会使用适当的算法和模型来生成最佳的答案。这可以涉及文本摘要、机器翻译、逻辑推理和机器学习等技术。

  5. 答案评估和排序：系统会对生成的答案进行评估和排序，以确保返回给用户的答案是相关、准确和有价值的。这可以使用一系列评估指标和技术，如语义匹配度、相似性计算和文档排序等。

  总的来说，问答系统通过将自然语言问题转化为计算机可以处理的形式，并利用知识库中的信息来生成最佳的答案。这需要从问题理解、知识抽取、知识表示、答案生成和答案评估等方面的技术和组件的协同工作。