摘要：随着人工智能的发展,智能问答系统逐渐成为研究的热点,得到了越来越多研究者的关注。藏文问答系统不同于中英文等主流语种的问答系统,没有大量的结构化数据以支撑问答系统丰富全面的知识库引擎。本研究通过着力于面向小学藏语文课本数据领域的问答数据资源,通过规则筛选、人工校正、问句意图及相似度标注,构建了一个高质量的藏文问答数据集。经自动评价和实验验证,该数据集的问句和答复句具有较好的知识关联度,采用三分制的人工评价结果显示98%的数据样本符合小学生认知和藏文文语法规则,且问答对句子流畅、问题与答案相关性较高。通过Bert融合提取词和不融合提取词进行了意图分类和tf-idf+Bert相似度计算,分类结果准确率分别在75%和76%,相似度准确率在76%,这也验证了所构建面向小学藏语文课程知识问答语料库的有效性。