随着计算机网络技术的发展,全球互联网用户快速增长,网络信息资源语种也日益多样化,跨语言信息检索已成为越来越重要的研究课题。　　 在汉英等语言的跨语言检索方面已经有很多研究成果。但是,在蒙古语相关的检索方面所进行的研究工作还比较少。蒙古文是世界上很有影响力的语言文字,因此蒙古文信息检索的研究具有非常重要的意义。　　 由于汉语查询项翻译的好坏直接影响到检索的效果,因此我们结合知识和统计的方法,解决汉语查询项到蒙古语查询项的翻译。在本文中,我们采用中科院ICTCLAS工具对汉语查询项中音译的外来语借词和人名、地名等专有名词的进行识别；提出了新的短语切分方法,将短语切分概率化,并将生成的概率模型和句子长度全部引入到翻译模型中,最后进行解码。　　 实验结果表明,引入短语切分模型,加上命名实体和借词的识别,使翻译质量有明显提高,实现了查询项的翻译。