随着互联网的飞速发展,网络上蕴含的多语言信息也呈指数级增长。单语种所获得的检索结果有时难以满足用户信息检索的需求。查询翻译作为跨语信息检索的基础技术,具有重要的研究价值和应用前景。传统的基于文本信息的查询翻译往往存在歧义,对于翻译过程中的歧义难以排除。为此,本文提出并设计实现了一种基于图像视觉信息的查询翻译方法,主要工作如下:1)数据集的构建。本文研究中使用的数据是查询词,研究基于图像视觉信息的查询翻译的方法,需要将文本信息的查询词转化成视觉信息的图像。通过图像检索系统,获得每一个查询词的图像集,完成信息的转化以及数据集的初步构建。2)查询翻译。提出了以图像视觉信息代替文本信息在查询过程中辅助翻译的方法。根据已有的研究,当图像集相似时,它们的查询词也可能会有相同的含义。由于数据来自图像搜索,和查询词的相关性各有不同,有的和查询词相关性较高,而有的则可以被认为是噪声,需要进一步对数据进行处理,得到更精确的数据。最后,通过相似性测量的方法,找到与查询词最为接近的图像集,可以获得翻译的结果。3)实验验证。通过具体的实验验证提出的研究方法。实验结果显示,在缺乏文本信息的情况下,查询翻译的准确率达到60.5%。相比较于字典翻译和已有的翻译系统百度和谷歌翻译有较为明显的提升。基于图像视觉信息的查询翻译相对于现有方法,克服了查询词较短,语境信息不足的缺点。而且,本文方法还具有更近一步的研究价值,得到更加准确的翻译结果。