本体将客观世界的知识抽象和形式化为人机都可读的符号，使人机通过认知符号世界实现对客观世界的共同理解。本体是知识图谱的核心，为其提供逻辑推理基础；知识图谱是基于本体所构建的应用知识库，是语义服务的基础技术。《基于文本挖掘的本体学习方法研究》针对手工构建本体和知识图谱的困难，首先系统地介绍了本体学习的理论基础，然后讨论了一系列基于文本挖掘的本体学习方法的研究和应用，包括：从文本数据源自动提取术语的方法，基于术语集合自动获取本体概念集合和本体关系集合的方法。这些方法尤其适合轻量级本体的自动构建和知识图谱的知识抽取。

目录
第1章 概述 1
1.1 本体 2
1.2 知识图谱 5
1.3 OWL 17
本章小结 27
第2章 本体自动构建 29
2.1 本体构建 29
2.2 本体学习 34
2.3 本体集成 41
2.4 OMS 47
本章小结 50
第3章 文本术语提取 52
3.1 文本分词与词形规范化 52
3.2 合成词术语提取 64
本章小结 74
第4章 本体概念学习 76
4.1 本体概念学习方法 76
4.2 领域专有术语识别 79
4.3 同义词识别 87
4.4 学习性能 91
本章小结 94
第5章 本体关系学习 96
5.1 本体关系学习方法 96
5.2 概念语词法 101
5.3 概念特征词法 102
5.4 概念聚类法 113
本章小结 120
第6章 本体应用 121
6.1 领域术语标准化 121
6.2 人物关系推理 135
本章小结 145
参考文献 147