随着web的迅速发展，人们从互联网上可以获取资料变得越来越多。与此同时，互联网也以其巨大的信息量给人们带来了前所未有的冲击。在用户利用web搜索引擎查找信息的过程中，往往出现用户查询与索引文档信息表示不匹配的情况。例如：在用户角度，“秘笈／要诀／绝招／法宝”和“秘诀”是相同概念，而对于搜索引擎，这是几个完全不相同的概念。这种描述不匹配的情况会导致一些相关文档不能被成功检索出来。这也是本文重点研究的问题。主要工作包括以下方面：第一，分析研究了已有的通过词语扩展和词语重新加权来改进用户查询的几类方法的在中文信息检索中的有效性。第二，根据已有查询扩展技术在中文信息检索中有效性的分析，提出了一种基于web资源查询扩展策略。该策略自动从互联网上下载网页，并对其进行分析并从中提取相关术语群用于进行查询扩展。相对传统扩展方法利用人工构建的静态语义资源进行扩展，该策略可以根据web资源自动的构建语义资源，具有更好的时效性和实用性。第三，根据该策略建立对应的扩展模型，将从web资源中提取的相关术语群和从查询文档集中提取的局部和全局的相关信息进行结合，并通过相应的选择算法，对扩展术语进行选择，在NTCIR-5中文信息检索测试集上进行的实验表明，相对于传统的查询扩展，本文的查询扩展方法在检索精度上取得了13.1％的提高。第四，设计并实现了基于相关术语群进行查询扩展的检索系统，此外还实现了一些传统的查询扩展的策略，有利于各种策略之间的比较。综合运用本文中的方法和检索系统，参加了2005年度在日本举行的文本信息检索国际标准会议，验证了本文方法的有效性和可行性。