随着Internet的快速发展和计算机的普及,人们已经进入了网络信息时代。但随着信息高速增长,人们从网上查找和获取信息也就变得越来越困难,如何迅速、高效地检索到最相关的信息是人们面临的一个重要问题。传统搜索引擎存在着基于关键词机械匹配的局限,已不能满足用户的检索需求,因此基于语义的信息搜索已成为信息搜索的一个研究热点。　　针对目前基于语义的信息搜索存在同一概念但有不同表示形式的词汇而无法被检索到的问题,一种基于概念的信息搜索模型被给出。该模型首先以知网为基础资源,给出了一种概念扩展算法来从概念层次上扩展查询词,进而给出一种基于概念的扩展词过滤算法,从语义角度滤掉低相似度的扩展词,最后给出一种基于概念扩展的结果排序算法,来把概念扩展融入到结果排序算法中。　　针对目前现有的词汇情感倾向分析方法是基于语义层次的,还缺少从概念层次上去分析,一种基于概念的词汇情感倾向计算方法被给出。该方法以基于概念的相似度为基础,给出了基于概念集的语义相似度、基于概念的情感倾向计算公式,并进而给出其算法描述及其理论分析。　　最后在以上方法研究的基础上,实现了原型系统并进行实验测试。结果表明概念扩展查询方法提高了搜索的查全率,基于概念扩展的结果排序方法能够使查询结果的查准率得到有效的保证,基于概念的词汇情感倾向计算方法有较高的准确率。