随着网络技术的不断发展,网络教育也受到越来越多的关注,教学平台的应用也越来越普遍。这种教学方式与传统的教学方式有明显的优势,人们能够自由灵活的安排学习时间,在有限的时间里获取更多的知识。网络教学平台之所有这样的优势,与教学平台中的教学资源库模块有很大的关系,但是目前教学资源库的建设还存在一定的问题：用户在检索资源库的资源时效率较低,不能快速的获取自己需要的资源；不同的教学平台拥有各自的教学资源库,但是这些资源库之间却不能重用,造成了资源库的重复开发。这两方面的问题,也逐渐成为了阻碍网络教学平台进一步发展的因素。用户通过教学资源库检索资源时效率较低是因为当前大部分的教学平台只提供了基于目录分类的检索方式和基于关键词匹配的检索方式,这两种方式都存在着一定的问题：当学习资源规模较大时,使用目录检索将会是费时费力的,并且最终不一定能检索到用户需要的信息；后一种检索方式只是关键词的机械匹配,无法解决知识间存在的内部联系的问题。因此,这两种方式均无法满足用户的需求。为了解决这一问题,本文提出将基于本体的信息检索技术应用于教学平台。教学资源库之所以存在重复建设和不可复用的问题,很大部分原因是构建教学资源库时没有使用统一的标准对教学资源进行描述。为了解决这一问题,本文研究了多种国内外机构描述学习资源的规范,并最终确定了采用学习对象元数据模型LOM (Learning Object Metadata)标准来描述教学资源。总之,本文研究了信息检索和本体的相关知识,通过直接扩展和推理扩展两种方式实现了语义扩展,在现有的计算语义相似度的算法之上进行了一定的改进,除此之外,本文还研究了中文分词技术和学习对象元数据模型。通过以上内容的研究,本文提出了一个基于本体的语义检索框架,并在此框架基础上,结合思源网络教学平台完成了原型系统的开发。然后使用该原型系统进行了实验,并对实验结果进行了记录分析,并得出结论：在本文的实验环境下,单纯基于关键词检索的查准率略高于基于语义检索的查准率,基于语义检索的查全率明显高于基于关键词检索的查全率。