随着互联网技术的不断发展,社会已经进入了信息化时代,查询资料的方式逐渐由图书馆或资料库进行检索这种简单直接的方式转变为通过电子和网络媒体来获取。随着时间的推移,互联网用户以及数据量变的庞大,对于信息检索技术的要求也越来越高,因此如何快速准确的返回与用户查询相关的数据显得至关重要。快速索引方法主要致力于仿生百科这一领域来进行探索,研究如何高效、准确的返回用户的查询结果。结合仿生百科的知识特点,构建基于百科的快速索引方法。整个方法主要由四个部分组成。首先,针对仿生领域词汇生僻的特点,进行数据预处理工作,使用以中文精确分词算法和N-gram模型为核心、以词内聚集度和词间组合度为量化指标的中文专业词汇发现方法。第二个部分为查询扩展,主要用于查询过短的情况,在用户输入的有效信息不足时使用TF-IDF算法和K-means算法对其进行扩充。第三个部分为标签提取,该部分采用Text Rank算法和LDA主题模型相结合的方法,对每个百科词条进行标签提取,获取到每个词条所对应的标签。第四个部分为内容排序,该部分目的在于准确的返回信息的重要程度。通过将内容的热门程度、相关程度添加到计算公式中,进行权重调试,保障热门以及用户所关心的内容均能出现在搜索结果的前列。在模型分析与验证部分中,使用中文维基百科语料库,从中抽取动植物相关文档来构成词条信息。通过设计对比实验,证明专业词汇提取可以提高词条分割的准确率,查询扩展可以提高结果的准确率,标签提取可以提高查询速度。