在中文文本信息中,同一个语义往往有多种不同的表达方法,不同的个体对同一个词语理解也会有一定的偏差,这将导致在信息检索时,出现查询项与检索数据"词不匹配"的问题.虽然,模糊检索是改善这一问题的有效方法之一,但仅仅利用已知信息进行模糊检索,已不能满足充斥着大规模无标定文本信息的网络时代的检索需要.提出一个基于词向量的模糊检索查询扩展方法,通过词向量计算查询项的相似词,进而进行查询项扩展.相比与传统的模糊检索方法,在同一测试集中,基于词向量的模糊查询扩展方法测评出的查全率、查准率以及两者的调和平均数均得到了有效提升.