蒙古文文献资料是蒙古民族智慧的结晶,也是中华民族的宝贵财富。OCR系统可以将蒙古文文献数字化,用户就可以在互联网上检索到OCR识别后的资料。由于蒙古文文献进行OCR识别后存在一定的错误,如果直接对用户查询进行全文检索,检索系统的性能一定会降低。本文首先通过对停用词表、索引单元和平滑方法等进行试验找到了适合蒙古文信息检索的模型；然后提出了改变索引单元和基于混淆字符串查询扩展两种方法,来提高OCR识别后文档的检索性能。在蒙古文信息检索模型的研究中,通过对比发现结构化语言模型作为检索模型效果最好；采用TF和DF方法统计了停用词表,结果表明停用词在不降低检索性能的情况下,能有效的减小索引大小；以整词和词根作为检索单元进行实验,发现词根的效果最好；应用伪相关反馈能够进一步提高检索性能。在面向OCR识别后文档的检索过程中,本文提出的两种方法的检索性能有了明显的提高。在使用不同的索引单元时,字符级4-gram作为索引单元时效果较好。实验结果表明基于混淆字符串查询扩展的方法能提高检索性能。