问答系统是一种人工智能技术，旨在通过自动化的方式回答用户提出的问题。然而，对于复杂的问题，问答系统面临着一些挑战。本文将探讨问答系统如何识别和处理复杂问题，并提供深度解答的方法。

首先，问答系统需要具备强大的语义理解能力。复杂问题通常涉及多个方面和多个子问题，因此问答系统需要能够理解问题的上下文和语义关系。这需要系统具备自然语言处理和机器学习等技术，以便能够准确地理解问题的意图和要求。

其次，问答系统需要具备广泛的知识库和信息资源。复杂问题往往需要综合多个领域的知识才能得到深度解答。因此，问答系统需要能够从各种来源获取和整合知识，包括互联网上的文本、专业数据库、学术论文等。这需要系统具备强大的信息检索和知识管理能力。

第三，问答系统需要具备推理和推断能力。复杂问题往往需要进行逻辑推理和推断才能得到深入的解答。问答系统需要能够根据问题的条件和前提进行推理，并从已有的知识中得出结论。这需要系统具备逻辑推理和推断的能力，以及对领域知识的深入理解。

最后，问答系统需要具备良好的交互和反馈机制。复杂问题往往需要与用户进行多轮的交互和对话，以便进一步理解问题和提供更深入的解答。问答系统需要能够与用户进行自然而流畅的对话，并根据用户的反馈和追问进行进一步的推理和解答。

为了提供深度的解答，问答系统可以采用以下方法：

1. 综合多个来源的知识。问答系统可以从多个领域的知识库和信息资源中获取和整合知识，以便综合多个角度和多个领域的知识来回答复杂问题。

2. 进行推理和推断。问答系统可以通过逻辑推理和推断来得出结论，从而提供深入的解答。系统可以根据问题的条件和前提进行推理，并从已有的知识中得出结论。

3. 提供详细的解释和说明。问答系统可以不仅仅回答问题，还可以提供详细的解释和说明，以便用户更好地理解问题的背景和原理。系统可以通过图表、示例等方式来展示和说明问题的解答过程。

4. 支持多轮对话和追问。问答系统可以与用户进行多轮的对话和追问，以便进一步理解问题和提供更深入的解答。系统可以根据用户的反馈和追问进行进一步的推理和解答。

综上所述，问答系统要识别和处理复杂问题，并提供深度的解答，需要具备强大的语义理解能力、广泛的知识库和信息资源、推理和推断能力，以及良好的交互和反馈机制。通过综合多个来源的知识、进行推理和推断、提供详细的解释和说明，以及支持多轮对话和追问，问答系统可以提供深度的解答，满足用户对复杂问题的需求。