随着移动互联网的快速发展，微信小程序凭借其轻量级、跨平台等优势，成为了用户获取信息和服务的重要入口。
与此同时，人们对便捷、高效获取信息的渴望日益增长，问题解答系统应运而生，为用户提供精准的信息检索和知识获取服务。
本文献综述重点探讨了基于微信小程序的问题解答系统，首先介绍了问题解答系统、微信小程序、自然语言处理等相关概念，并梳理了问题解答系统的研究历史和发展现状；其次，对基于微信小程序的问题解答系统的设计与实现方法进行了归纳和分析，包括系统架构、关键技术、功能模块等方面；最后，对现有研究进行了总结和展望，指出未来研究方向和挑战。
关键词：问题解答系统，微信小程序，自然语言处理，知识图谱，深度学习
##1.1问题解答系统问题解答系统(QuestionAnsweringSystem,QA)是一种能够理解自然语言问题并给出精准答案的智能系统。
不同于传统的搜索引擎返回一系列相关网页，问答系统旨在直接返回简洁、准确的答案，为用户提供更加高效便捷的信息获取方式。
早期的问答系统主要依赖于模板匹配和关键词检索技术，随着人工智能和自然语言处理技术的进步，现代问答系统逐渐转向基于语义理解和知识推理的方法，例如基于信息检索的问答系统、基于知识图谱的问答系统等。
##1.2微信小程序微信小程序是一种无需下载安装即可使用的应用程序，它依托微信生态拥有庞大的用户群体和便捷的使用体验。
微信小程序具有轻量级、跨平台、开发成本低等优势，为开发者提供了新的应用开发模式和服务分发渠道。
##1.3自然语言处理自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。
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