随着Internet的快速发展，网上信息资源越来越丰富，网络已经成为人们获得信息的必要途径和重要手段。搜索引擎是目前人们检索网络信息的主要工具，它在给人们带来很大便利的同时，也日益暴露出许多弊端：关键词匹配的方式检索准确率不高，返回的相关文档过多且重复率高。人们期盼着新的、具有智能性的、结果表示形式更为简洁的新一代搜索引擎的出现。在这种需求推动下，本文致力于基于Ontology领域知识指导的信息检索系统的研究和开发，该系统基于特定领域Ontology中概念、实体以及它们之间的关系等信息，回答用户用自然语言提出的问题，帮助人们快速而有效地找到所需的特定领域的信息。 本文结合教育部“数字博物馆”项目，通过对中医药领域知识的考察，以及对Web相关论坛上的求医问药问题的统计分析，进行面向中医药领域的信息检索系统的研究和开发，对其中的一些关键技术进行研究，提出解决思路，并在原型系统上进行了实验。本文的主要工作如下： 1)中医药领域知识库的组织和建立 求医问药的信息检索有其特殊性，检索系统根据用户的问题，在大量的资料中寻找问题所需的答案，势必需要借助一定的领域知识作为推理和判断的基础。如何组织和建立领域知识库是本文的关键，它决定着知识使用的效果和效率。针对中医药领域知识的特点，本文采用Ontology的思想进行领域知识的组建，包括领域词典的建立，以及Ontology中概念、属性、关系等的建立。 2)查询请求处理技术的研究 本文在Ontology指导下来处理用户提交的查询请求，更为准确地分析自然语言形式问题中的词法等信息，识别出问题的类别，得到一些关键词，并进行扩展，然后将问题类别和带权值的关键词序列提交给系统的后继处理模块。而这些问题类别也是与Ontology中的概念及概念中的属性相对应的，关键词也会根据Ontology中领域词汇的关系进行扩展，并赋予不同的权值。 3)相关反馈技术的研究 本文的相关反馈是建立在Ontology的基础上支持多兴趣主题的反馈处理技术。论文基于Ontology，采用显式反馈的办法来得到用户的兴趣，然后将用户的兴趣信息参照Ontology中信息实体的形式来存放，用来指导用户查询请求处理结果的调整，包括关键词的扩展和调整。考虑到求医问药的特殊性，该技术支持用户兴趣漂移，但并不立即删去用户旧的兴趣，可同时保留若干个用户兴趣主题，使之既能够反映用户长期的兴趣，又能体现用户当前短期的兴趣，具有很好的适应性。 4)原型系统的设计与实现 结合本文的工作，我们设计和开发了面向中医药领域的基于Ontology的信息检索原型系统，本文提出的中医药领域Ontology的领域知识库、基于Ontology的查询请求分析处理以及基于Ontology面向多主题的相关反馈处理技术在原型系统中得到了较好的验证。