食品安全问题是关系到人民健康和国计民生的重大问题。近年来,例如“三聚氰胺奶粉事件”的发生使得人们对食品安全问题的关注程度进一步提高。食品安全问题的发生不仅使我国在经济上受到严重损害,还会影响到消费者对政府的信任乃至威胁社会稳定和国家安全。食品投诉文本危害信息抽取能够有效的弥补食品检测技术“不能够”和“不全面”的问题,其智能的信息化处理是食品安全问题网络化监督的重要凭仗。本文在传统基于本体的信息抽取模型基础上提出了基于本体的食品投诉文本危害信息抽取模型。能够准确的抽取出投诉文本中的危害信息,并能够对危害信息的语义进行推理,而且能够利用抽取出的危害信息完善本体,确保本体的实时性,对我国食品安全问题起到积极作用。基于本体的食品投诉文本危害信息抽取模型由三个主要的模块组成,分别是学习模块、抽取模块和扩展模块。学习模块主要完成种子词的生成及种子相关词的生成,为后续投诉文本危害信息的抽取和推理起到铺垫作用;抽取模块主要完成食品投诉文本危害信息的抽取,其中包括三种信息的抽取,分别是背景知识、否定词汇和危害信息,三种信息的有效整合不仅能够解决传统信息抽取易产生信息碎片的问题,更重要的是让消费者对食品危害有全面的把握;研究发现,在抽取模块的执行过程中存在背景知识但是不存在危害信息的投诉文本反应的往往是最新发生的食品危害,这些危害信息在本体中没有很好的体现出,因此扩展模块利用词汇链技术抽取出这些危害信息,并将危害信息用于扩充本体,使得本体能够保持很好的实时性。