如何准确快速地在互联网上获取信息已成为现在的研究热点。目前的大部分搜索引擎是根据用户输入的关键字组合进行词串匹配,返回大量网页,准确率低。在信息检索中,根据用户的查询输入,准确地理解用户的查询意图,是提高搜索结果准确性的关键所在。用户的真正意图是一个整体,表示一个完整的概念。分析用户需求,就是将形式上离散的输入,还原成用户的完整的原始的需求概念。以此概念为指导,可以预期大幅提高搜索效果。本文对语段形式的用户需求进行分析,这种形式的需求在用户查询日志中出现最多。本文通过概念图来表示需求概念,用节点表示概念,用弧表示概念间的关系。首先人工总结出几个常见的查询领域类别,标注出各查询类别的概念框架图。然后对查询进行预处理:利用搜索引擎进行粗切分,再用基于网络挖掘技术训练得到的若干复杂专有名词识别器,对切分后的结果进行识别。我们用专有名词识别和规则匹配的方法来将用户的查询进行归类,并识别出用户需求中含有的相应类别的属性的值,填充到该类别的概念框架图中。由此得到用户需求的概念图。本文收集了搜索引擎日志中大量出现的若干类别的用户查询实例,对系统的有效性进行测试。实验结果表明,对特定的若干类别的查询输入,系统有着较好的分析结果。