问答系统处理多义性和歧义性的方式取决于具体的实现和技术。以下是一些常见的处理方法：

  1. 上下文消歧：问答系统会根据对话或文章的上下文来确定某个词语或短语的确切含义。例如，系统可能会分析前面的对话或段落，寻找指代关系或语义线索，以帮助消除多义性。

  2. 实体链接：当遇到多义词或歧义词时，问答系统会尝试将其链接到特定的实体。通过基于语义知识库或词典查询，系统可以确定一个多义词在特定上下文中所指的确切实体。

  3. 知识图谱利用：问答系统可以使用知识图谱来解决多义性和歧义性问题。知识图谱是一个结构化的知识库，其中包含实体、关系和属性之间的关联。通过查询和分析知识图谱，系统可以获取更准确的答案。

  4. 统计模型：问答系统还可以利用统计模型和机器学习算法来预测用户意图和答案的可能性。通过对大量语言数据进行训练，系统可以学习到常见的词义和语义关系，从而提供更准确的回答。

  5. 人工干预：某些问答系统可能还包括人工干预的环节。当系统无法确定答案时，它可以将问题转发给人工操作员，以便人工操作员通过进一步的分析和判断来解决多义性和歧义性。

  总之，问答系统通过结合上下文消歧、实体链接、知识图谱利用、统计模型和人工干预等方法，来解决多义性和歧义性问题，以提供更准确的答案。