随着网络技术的迅猛发展,信息呈现出爆炸式增长。信息检索系统已经成为网络世界中获取信息不可或缺的手段。然而传统基于关键词的信息检索技术并不能准确地理解用户真实需求,通常会带来大量的垃圾信息。所以,如何从语义上理解和提取用户的查询意图,将最准确的信息检索出来,成为信息检索领域重要的研究方向。本文对于基于语义词典的中文句子相似度计算及其在信息检索中的应用进行了深入的研究,在《同义词词林》基础上建立了一种新的基于语法向量的中文语义相似度计算算法。该算法以汉语语法结构为切入点,综合句义和句法两方面特征计算句子相似度,充分考虑到词语间关系及语义贡献度对相似度的影响,并针对不同的语法成分设计不同的权重参数,有效的提高了相似度计算的准确性。然后给出本文算法在语义检索领域的应用,提出了基于意图分析的句子级语义检索模型。最后在封闭性环境下对算法进行了测试,并将本文算法与其他语义算法进行比较。实验表明在语法信息正确的前提下,本文所提出的算法可显著提高检索性能,达到较好的效果。