随着网络信息数据的急剧增加,因特网上信息量的日益扩大,人们在信息获取方面的要求也越来越高。语义网的出现为计算机提供了可理解的语义信息环境,计算机可以用基于语义的信息组织方式通过自动分析知识来完成人机交互。本体作为某个特定领域重要概念共享的形式化描述被广泛应用于多个领域。然而,形式化的概念很难有效表达不确定的信息,传统本体不能支持模糊信息的描述和表达,因此,构建模糊本体越来越受到大家的关注。针对手工构建模糊本体工作量大且复杂性高的问题,本文在构建模糊本体过程中,研究了模糊本体的自动化构建技术。针对模糊概念格的构建,设计了模糊概念的自动生成算法,并在此基础上,研究了模糊概念格到模糊本体的映射方法。构建的模糊本体模型,利用了模糊集合理论,在模糊本体中加入了隶属关系,可以用来表达现实世界的模糊概念。为了使构建的模糊本体在语义检索有更丰富的语义知识链,本文在研究推理机制时,重点研究了语义闭包的生成。在基于模糊本体的语义信息查询实验中,通过抽取了两百篇与学校教学相关的文档作为实验语料来构建教学领域本体,以教学本体实例分析了基于模糊本体的语义信息检索过程。实验结果采用查全率和查准率作为系统性能评判的标准,将该实验与基于关键字的向量空间的检索模型进行对比,验证了该方法的有效性。