随着Internet的迅速发展,网络中XML文档的数量呈指数级增长,XML关键字查询成为近年来XML数据查询的一个研究热点。为了解决XML关键字查询中语义信息丢失导致查询结果质量不高的问题,本文提出了一种综合文档语义与用户查询语义的XML关键字模式无关查询方法,通过增加查询结果的语义相关性,提高查询的准确率。论文的主要研究工作如下：(1)分析了XML文档树的结构和对应的模式信息,对文档中各节点间存在的隐含关系进行挖掘,将文档中的节点划分为实体、属性和值节点。基于节点的划分,使用表达文档基本语义的实体子树存储XML文档节点间隐含的语义信息,获得查询文档的语义信息。(2)规范了用户的关键字查询表达式,对查询关键字进行分析,明确了查询关键字相互问隐含的语义信息；针对用户不同的查询期望,把查询关键字归为预测关键字和结果关键字两类,预测关键字主要用于查询,结果关键字主要用于返回查询结果。(3)提出了一种改进的基于WordNet计算概念间相似度的算法,算法主要考虑了关键字查询过程中概念间的非对称性。并且结合相似度计算方法对两类查询关键字进行扩展查询,实现XML关键字的模式无关查询。(4)在获取文档语义和用户查询语义的基础上,对查询返回结果集进行了研究,提出了一种新的返回结果集——语义相关实体子树集。对现有最小最低公共祖先算法进行改进,实现了语义相关实体子树集的求解算法。(5)通过实验对比,证明了本文提出的综合文档与用户语义的关键字模式无关方法相比于传统的关键字查询算法,能够更准确的捕获用户查询意图,同时查询的有效性和效率等方面都能取得满意的结果。