随着互联网的飞速发展，网络数据呈现指数式增长，传统的搜索引擎已经无法满足人们对于某些专业领域内信息的需求，垂直搜索引擎应运而生。垂直搜索引擎能够对互联网上特定主题的信息进行处理，具有“专、精、深”的特点，能很好的满足用户对特定领域内信息的需求。本文设计和实现了一个面向医疗领域的垂直搜索引擎，结合面向医疗领域的垂直搜索引擎的特点和功能需求，主要完成了以下五个方面的内容：第一，文本信息抽取，主要采用基于模式匹配的方法，经过人工观测大量医疗文本，根据所要抽取的内容，获取大量抽取模板，完成对医疗文本信息的抽取，实现对医疗文本信息的格式化转换。第二，问答对处理，使用基于DOM树的问答对识别技术实现对问答对提取，运用句子间相似度算法，将问题所对应的多个答案进行合并整理。第三，全文索引，主要运用开源搜索引擎Lucene的索引技术，对文本内容建立倒排索引，增加系统的信息量，弥补信息抽取技术存在的不足。第四，问句处理技术，主要运用问句关键词扩展技术，对问句当中的关键词进行扩展；运用问句分析技术，对用户输入的问句进行分类，使信息检索的答案更加精确。第五，答案整合，运用MMR模型和多文档自动文摘方面的有关知识，对系统返回的答案进行整理合并，使答案更加符合用户要求。在面向医疗领域的垂直搜索引擎系统中，使用文本信息抽取技术，能充分利用和挖掘文本信息所包含的内容，实现对信息的精确分析和处理；运用问答对处理技术，能够使系统能返回的答案更准确，更可靠；问句处理技术能够使系统返回的答案更准确。上述技术可以广泛运用于其它领域的垂直搜索引擎系统当中。