1、本體(ontology)能夠在語義和知識(shí)層次上對系統(tǒng)的概念模型進(jìn)行描述,因而廣泛的應(yīng)用于信息檢索、人工智能和知識(shí)管理等領(lǐng)域。由于人工構(gòu)建本體的代價(jià)高昂,自動(dòng)或半自動(dòng)構(gòu)建領(lǐng)域本體的學(xué)習(xí)方法成為本體研究的熱點(diǎn)。本文針對領(lǐng)域本體自動(dòng)構(gòu)建過程中的兩個(gè)主要問題:領(lǐng)域概念的提取和概念間關(guān)系的獲取展開研究。主要工作進(jìn)展如下:
　　1)通過對本體相關(guān)理論的研究學(xué)習(xí)本體構(gòu)建方法,對本體自動(dòng)構(gòu)建過程中的概念獲取和概念間關(guān)系獲取方法進(jìn)行比較分析。

2、>　　2)提出了基于互信息與領(lǐng)域相關(guān)度的概念詞提取方法,領(lǐng)域概念詞通常是以組合詞的形式出現(xiàn),組合詞是建立本體的首要步驟,利用互信息以及上下文依賴的方法提取組合詞。領(lǐng)域概念詞必須是領(lǐng)域相關(guān)的,在領(lǐng)域內(nèi)廣泛使用,并且在其他領(lǐng)域較少出現(xiàn),論文通過分析概念詞的領(lǐng)域相關(guān)度和領(lǐng)域一致度,實(shí)現(xiàn)概念詞的獲取。
　　3)分別通過規(guī)則的方法和層次聚類算法實(shí)現(xiàn)分類關(guān)系的獲取,并且對兩種方法進(jìn)行比較分析。采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念之間的非分類關(guān)系獲取方法,計(jì)