随着互联网技术的迅速发展,Internet上的信息量正呈指数级的方式递增。因此,为使人们能够有效地从浩瀚的信息海洋中获取有用的信息,各种Internet信息检索服务应运而生。但是,仅仅检索出文档的检索任务已经不能完全满足人们对信息的需求了。人们希望能够获得更加准确的,粒度更小的信息。而XML作为一种自描述性的标记语言在很大程度上解决了这个问题。因此,XML信息检索已成为目前信息检索领域的研究热点之一。在XML信息检索中,有效的检索模型和索引机制能够提高检索系统的整体性能。目前,在检索模型上,基本上采用传统的信息检索模型,对于语言模型在XML信息检索上研究还不是很多。而语言模型在信息检索上的优势也被许多研究所证明。因此,在XML信息检索上进行语言模型的研究是很有意义的。本文提出了一种基于语言模型的XML信息检索模型,主要对目前信息检索领域流行的语言模型进行研究与改进,使之能够进行XML的结构和内容(CAS)检索,从而达到提高XML信息检索的性能。其次,为适应该模型的检索,本文又提出了一种基于倒排表技术的XML索引,并利用改进的Dewey编码来更好地存储和计算结点间的关系,并且优化了编码的存储。最后,实现了该XML信息检索系统,并通过实验证明了其有效性。