随着科技的不断发展,领域文献和术语词典不断累积,将非结构化的领域文献转变为结构化的知识库日益成为知识工程的研究重点。然而,现阶段特定领域知识库构建往往缺乏相应的信息抽取和标注工具,已有的人工抽取和机器自动抽取方案面临着高额的人力成本或者抽取结果不佳的问题,并不能很好地满足知识库构建需求,因此需要将群体加工和机器抽取结合起来,构建一个面向领域知识库的垂直众包系统。本文主要研究了领域知识库构建的两个方面:一个是如何将领域已有的文献文档以及术语描述信息转换为该领域的知识元组,另一个是如何高效地利用领域文献来增量式地填充和丰富该领域的知识库。为了实现上述目标,本文设计并研发了一个面向领域知识库构建的垂直众包系统。该系统接受领域术语词典和文献作为输入,同时支持多人参与构建领域知识库。主要工作如下:1)为了获取足够多的领域文档以及相关领域术语,本文实现了一个自动爬取领域文档的简易爬虫框架,并且基于已有领域词典爬取了百度百科所有相关InfoBox信息,经过数据清洗后作为领域的预备知识。2)针对领域文档信息的预处理和领域元组信息提取问题,本文在哈工大LTP的文本信息处理方案的基础上,提出了基于多策略的元组信息提取方案。3)为了高效获取用户协作数据,针对领域文档的特性,本文提出了基于宏观任务的众包任务调度方案,并且基于谱方法优化改进了目前常用的众包质量控制策略。4)面向地质科技领域知识库构建,设计实现了该领域的垂直众包系统,提供了文档信息管理、在线协作编审、知识库众包任务管理、知识库检索以及用户信息管理等功能。