传统的信息由于缺乏统一的语义描述,充斥着大量繁杂重复信息,面对这些海量信息,如何快速、有效地从“信息海洋”中获取人们所需的信息成为难题。让信息具有语义,使计算机能够理解信息含义,进而对信息进行加工处理,能从根本上解决这一难题,更好地实现信息共享。由于中文信息的特殊性和复杂性,使得中文信息处理难度相对较大,而信息语义化的要求则对中文信息处理提出了更高要求。用户不再仅仅满足获取直接信息,而需要获得更多的隐含语义信息,数据挖掘正是为了满足这一需求诞生的。但传统的数据挖掘需要领域专家协助,并依靠数据驱动,逐渐不能满足用户的需求。而本体作为客观知识的语义形式化描述,在数据挖掘中引入基于本体的语义分析技术,有助于解决信息处理的语义化问题,为实现中文信息语义挖掘做出贡献。论文结合信息产业部电子产业发展基金项目的开发,对中文信息的语义数据挖掘技术进行了系统的研究。首先分析了中文信息处理的特点及各项关键技术,并对中文分词技术进行了深入探讨,实现了一种采用正向最大匹配和词典分词算法的中文分词器。然后在深入介绍了本体论相关知识之后,提出了一种基于本体的语义数据挖掘(OSDM)技术,给出了其工作流程和原理,并对涉及的领域本体构建、语义标注和语义推理等关键技术进行了分析研究,给出了切实可行的解决方案,为语义数据挖掘技术的应用奠定了良好的基础。最后基于OSDM技术模型设计并实现了一个中文信息语义检索系统。该系统以参考背景知识自行构建的MyFruitOnto领域本体作为知识库,利用本体描述语言OWL的语义推理能力,对检索词进行推理扩展,来获得更准确的用户意图,返回更准确的检索结果信息。同时,系统为了克服领域局限性,系统还实现了全文检索功能,提供了更好的用户体验、更完整的功能和更可靠的系统性能,初步实现了信息检索智能化。