由于用户在检索时时常无法准确的描述自己的查询需求或者查询时输入词语过短导致检索系统无法准确获取查询意图,再加上在自然语言中,同义词、近义词以及词语歧义等问题的存在,导致了检索系统往往不能准确并全面的返回包含用户需求的文档。查询扩展技术可有效解决这种词不匹配以及查询描述不全的问题,在减轻用户查询负担的同时提高检索效率。然而传统的查询扩展技术存在用户需要变换查询词进行检索或是需要检索系统进行初次检索返回结果文档后对其分析再进行二次检索的不足,为此,本文基于Word2Vec研究查询扩展技术的实现。本文主要工作如下:第一,针对需要对初次检索的结果文档进行分析再二次检索的问题,本文提出了基于Word2Vec的查询扩展方法,该方法通过选取语料集利用Word2Vec工具进行训练得到词向量文件,根据词向量之间的相似度计算对用户提交的查询词选取相似词作为扩展词候选集,然后根据相似度对候选集中的词语进行筛选建立扩展词表,从而避免了对用户查询的初次检索及文档分析,减轻了检索的负担。第二,通过与查询词相似度的大小来筛选候选集的方法本文称之为基于Word2Vec的面向查询词的查询扩展方法,针对面向查询词的查询扩展方法中词语的相似度都是对应其查询词的,没有考虑到与整个查询的相似性的问题,本文又提出了基于Word2Vec的面向查询的查询扩展方法,该方法将整个查询看成是一个整体生成查询向量,然后再计算候选集中词语与查询向量的相似度来对候选集进行筛选建立扩展词表,这种方法在建立扩展词表时考虑到了扩展词与整个查询的相似性,能有效提高检索的效果。本文通过对面向查询词的查询扩展方法和面向查询的查询扩展方法过程的详细叙述,并在计算机平台上实现了基于Word2Vec的几种查询扩展方法。