随着网络信息时代的到来，信息日新月异，并呈指数增长趋势，形成“信息爆炸”。在进行信息检索时，与用户需求匹配的信息经常不在检索结果内，而大量用户不需求的信息——“信息垃圾”，却占用检索结果的相当大的一部分。因此，改进文本信息检索系统的检索性能，提高检索质量就成为亟待解决的问题。 该论文的主要研究目的是，针对可能影响检索效力的一个容易被忽略的因素——修饰语，研究其在文本信息检索中的作用。针对这一目的，开发了改进的向量空间模型(Modified Vector Space Model，MVSM)，并使用英文文本进行了试验，进而说明修饰语的作用。 本文通过对修饰语作用的研究，主要取得以下成果： (1)传统模型(如布尔检索模型)的查询语句关键词以及文本关键词仅仅为独立的实词(名词、动词、形容词、副词)，将传统的向量空间模型(Vector Space Model，VSM)进行改进，设计并实现了能够完成该研究目的的信息检索模型(MVSM)。该模型与传统向量空间模型主要区别以及优点在于：它将传统的检索关键词(本文中主要指名词)与修饰它的修饰语(本文中主要指形容词)作为一个整体关键词来看待，一定程度上确定了歧义词的真正含义；同时，将检索关键词中的修饰语以及它所修饰的中心词根据它们的同义词进行扩展并重组，使得一些由于用词生僻而原本检索不出来的却符合用户需要的文本能够检索出来。 (2)使用标准语料库(TREC)，运用设计好的MVSM模型，输入共150个查询语句，进行各种针对修饰语的试验，并将其结果与普通检索试验的结果进行比较，从而说明了考虑了修饰语的模型的意义。 (3)对于信息检索系统主要从精确率、召回率两方面指标进行评价，并使用Excel画出试验结果图进行统计说明，更加形象地看出，MVSM模型的检索精确率、召回率比普通检索有一定程度提高。试验结果表明，修饰语在文本信息检索中的作用的确不可忽略。