随着万维网的不断蓬勃发展,Web科学、Web服务、语义Web等应运而生。运用语义Web提高服务智能是近年来服务计算和语义Web交叉研究的热点。而在特定的教育领域中,基于语义Web的几乎所有教育应用都可归纳为基于语义Web的教育智能服务,具体体现为基于语义Web的教育资源搜索、个性化推荐/主动服务、经验知识提取等。这一些关键服务的实现都离不开语义标注的工作,所以说语义标注有一个广泛的教育应用背景,是各项教育服务的前提。　　 语义标注的研究一直是语义网中的难点,语义标注的发展体现在标注方法和标注工具的发展两方面。语义标注的方法有许多种,总体可归纳为基于规则策略的语义标注方法,基于统计策略的语义标注方法,基于动态规则和本体策略的语义标注方法三种,各有其优点和不足。针对标注方法定制的各种语义标注工具在标注性能和标注自动化程度上多多少少存在缺陷。特别是应用到中文领域时,由于中文语言的特点,使得其应用远远达不到令人满意的效果。为此,对中文语义标注的研究重点在标注的准确度和标注的自动化程度两方面。　　 本文对现有语义标注工具进行了调研,选取了目前比较成熟的开源语义标注工具GATE,研究了GATE的系统架构、开发接口和标注流程,并思考了基于GATE进行开发的模式。基于特定的教育领域,通过采用领域本体和领域知识库来提高语义标注的精度和标注信息的语义化程度；在中文语言环境下,采用ICTCLAS对文档预先分词,并事先增添特定领域的中文词表和中文信息抽取规则,提高了GATE标注的效果。通过底层调用API,进一步实现了对批量文档的自动化处理过程。最后,对标注的结果进行了有效的存储,并在具体的语义搜索引擎应用系统上进行了性能测试。　　 实验结果表明,科学合理的标注过程保证了标注的效果,标注结果的进一步应用,提高了语义搜索引擎的智能化程度。