本发明公开了一种基于多种特征的问题相似度计算方法，包括步骤：针对输入的新问题句子，将其与存储的历史问题及对应的答案进行比对计算，计算出新问题与历史问题之间基于字符特征的相似度、基于词语语义特征的相似度、基于句子语义特征的相似度、基于句子隐含主题特征的相似度和基于答案语义特征的相似度；最终相似度为上述5个相似度及其各自对应权重的乘积和，权重利用线性回归方法训练得到。本发明采用多种特征增加了样本属性的多样性，提升了模型的泛化能力。同时利用软余弦距离将TF‑IDF与编辑距离、词语语义等信息进行融合，克服了词语之间的语义鸿沟，提高了相似度计算的准确率。