问答系统可以通过以下几种技术来提高准确性：

  1. 机器学习：使用机器学习算法来训练问答系统，使其能够从历史问题和答案中学习并提取关键信息。这样系统可以根据已有的数据进行推理和预测，提高对问题的准确回答。

  2. 自然语言处理：自然语言处理(NLP)技术可以用于处理和理解人类语言。通过语义分析、词汇解析和语法分析等技术，问答系统可以更好地理解问题，从而提供更准确的回答。

  3. 知识图谱：建立一个知识图谱，将各种领域的知识和概念进行结构化表示。问答系统可以利用知识图谱中的信息来回答问题，通过在图谱中搜索相关实体、属性和关系，提供更准确的答案。

  4. 上下文理解：问答系统可以通过上下文理解的技术来更好地把握问题的背景和语境。例如，通过分析问题中的上下文信息和关联词，系统可以准确理解问题的意图，提供更准确的答案。

  5. 答案排序：为了提高准确性，问答系统可以使用答案排序的技术，将可能的答案按照相关性进行排名。这样用户可以获得最相关和最准确的答案。

  6. 用户反馈和迭代优化：问答系统可以根据用户的反馈进行迭代优化。通过收集用户的评价和改进建议，系统可以不断改进并提高准确性。

  综上所述，问答系统可以通过机器学习、自然语言处理、知识图谱、上下文理解、答案排序以及用户反馈和迭代优化等技术提高准确性。不同的技术可以互相结合，从而进一步提高问答系统的性能和准确性。