近些年来，随着Web服务广泛应用，Web服务数量的急剧增加，Web服务的发现变得越来越困难，如何在海量的Web中找到所需的内容显得尤为重要。　　传统的Web服务是静态的服务，没有语义信息，不能够很好的被发现与定位。为了解决上述问题，人们提出了语义Web的概念，语义Web能够很好的解决Web服务的精确查询与匹配等问题，但是现阶段绝大多数的语义Web框架都没有被大规模的推广应用，原因就在于它比传统的Web服务复杂的多。虽然也有人提出了WSDL-S等轻量级的语义增量方案，但是这些方案都是需要某一语义Web框架作支持的，限制了它的发展。　　本文提出了一种基于自然语义的Web服务标注方法，为传统Web服务增加语义信息，使它不再依靠某一语义Web框架。首先，改进了自然语义相似度计算方法，并和传统方法进行了比较，提高了语义相似度的精度。其次，针对企业应用中Web服务的发现问题，定义了基于自然语言标注的Web服务，分别给出了改造WSDL和OWL-S的实例，提出了基于自然语义的Web服务的发现算法，并与其它Web服务发现算法进行了比较。然后又解决了利用自然语言标注过程中出现的多义词、生僻词和领域词汇的标注问题，为实际应用打下了基础。　　最后利用自然语言结构体系Word Net和Pansoft的M3 BPM Suite系统进行仿真实验，对查全率和查准率进行了分析，验证了方法的可行性和有效性。