In　this　paper　we　aim　to　construct　adaptive　confidence　region　for　the　direction　of　xi　in　semiparametric　models　of　the　form　Y　=　G(xi(T)　X,　epsilon)　where　G(center　dot)　is　an　unknown　link　function,　E　is　an　independent　error,　and　xi　is　a　p(n)　x　1　vector.　To　recover　the　direction　of　xi,　we　first　propose　an　inverse　regression　approach　regardless　of　the　link　function　G(center　dot);　to　construct　a　data-driven　confidence　region　for　the　direction　of　xi,　we　implement　the　empirical　likelihood　method.　Unlike　many　existing　literature,　we　need　not　estimate　the　link　function　G(center　dot)　or　its　derivative.　When　p(n)　remains　fixed,　the　empirical　likelihood　ratio　without　bias　correlation　can　be　asymptotically　standard　chi-square.　Moreover,　the　asymptotic　normality　of　the　empirical　likelihood　ratio　holds　true　even　when　the　dimension　p(n)　follows　the　rate　of　p(n)　=　o(n(1/4))　where　n　is　the　sample　size.　Simulation　studies　are　carried　out　to　assess　the　performance　of　our　proposal,　and　a　real　data　set　is　analyzed　for　further　illustration.　(C)　2010　Elsevier　Inc.　All　rights　reserved.