当前世界已经进入知识经济时代，越来越多的国家开始重点关注知识产权的保护，并将发展知识产权作为国家经济发展战略的重大内容。专利文档作为保存现代科技成果的重要方式，几乎包含一切应用领域的创新成果，涉及社会生活的方方面面。对专利文档信息的应用的第一步，就是对专利文档的有效检索。21世纪以来，专利文档的数量正以指数级别增长，专利检索面临着巨大的挑战，如何高效的进行专利检索，从浩如烟海的专利中获取相关的专利文件，将是研究的热点。　　传统的信息检索方法不能很好地理解用户的查询意图，并且存在着误匹配问题，本文针对这两个问题，在阅读了信息检索领域相关的论文，研究了当前常见的专利检索方法和查询扩展技术的基础上，分析了专利文档及专利检索的特点，提出了一种基于语义查询扩展的专利文档检索方法，并给出实现该方法的一个整体检索框架，用于对英文专利文档的检索。　　本文方法首先对专利文档进行预处理，利用国际专利分类体系(IPC)对专利文档进行简单分类，针对专利文档特点对TF-IDF(Term Frequency-InverseDocument Frequency)公式进行改进，提出基于改进TF-IDF公式的专利领域概念提取方法，构建了专利领域概念词典。接着对用户查询输入专利文档进行分析得到查询概念，同领域词表相结合，利用基于YAGO2s的查询扩展技术，根据原始查询概念的语义关系在YAGO2s中得到扩展结果，提取查询扩展概念，最后将扩展项与原始查询条件相结合，重新组成查询条件进行查询评分排序，完成专利检索。　　本文采用NTCIR-6数据集，设计了两组实验，并进行了分析。实验验证了使用本方法完成专利检索的可行性，与其他检索方法的横向对比，表明该方法具有较高的召回率和平均准确率，提高了专利检索的性能。