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19 个回答
理论上主要涉及到的知识有
自然语言处理 （词性标注POS，命名实体识别NER，关系依存树dependency tree，信息抽取information extraction等）
机器学习 （分类算法，凸优化，矩阵分解）
进一步，可能会涉及到一些 深度学习 的知识，如长短时记忆网络LSTM，卷积神经网络CNN，记忆网络，动态记忆网络，注意力机制和各种神经网络的优化方法（dropout、batch normalization、weight decay、gradient clip等）和各种训练算法（学习率自适应，冲量momentum等）。
更进一步，可能还会涉及一些深度增强学习和迁移学习的知识，当然这个就属于比较前沿的东西了，还没有成熟的方法，这里不再展开。
实际编程中可能会涉及到一些 大数据处理 和 访问数据库 的知识。
如果题主想要构建基于知识库的问答系统，可以看看我的文章，我对知识库问答系统的几种方法做了介绍。