作为获取信息的重要渠道和互联网的入口，搜索引擎正深入到人们日常生活之中。然而，随着互联网上web网页的绝对数量越来越多，增速也越来越快，传统搜索开始满足不了人们的对信息的需求。而近年来语言模型的出现，正是为了解决传统搜索精确率不高的问题，因此语言模型在学术研究和实际使用中成为一个新的热点。 本文主要建立了一个基于语言模型的信息检索系统，并且研究了基于本体的查询扩展方法。在相关理论技术研究的基础上，本文详细描述了语言模型建立全过程和优化过程，并分析目前查询扩展中存在的一些问题，继而引入了带语义特点的选择性查询扩展方法。本文工作的主要贡献总结如下： ·本文建立了信息检索系统，一个包含语料处理，查询处理，查询反馈等功能的系统，并且在TREC中得到实际应用。 ·本文提出了带有语义特点的基于本体的选择性查询扩展方法，并介绍了选择性查询扩展方法的大致过程及使用本体信息的过程。 ·本文在介绍语言模型等基本概念的同时，重点比较了语言模型与向量模型，概率模型在理论和应用上差别。 ·本文综合了语言模型的建立过程和优化方法及过程，形象化地描述了语言模型的”产生”概念。 ·本文通过与其它模型直接的实验数据比较，得出系统的各项指标基本上可以与现在已经很成熟的OKAPI等方法相媲美，在某些方面甚至于超过了这些方法。同时通过引入本体这个语意特征的信息进行查询扩展，进一步提高了语言模型在检索时的精确率。