维文本体知识库是维文语义信息处理的基础，而维吾尔文本体概念的抽取是维文本体知识库构建的重要基础性工作之一。如何根据维吾尔文的语法、句法特征，抽取出维文本体概念是值得研究的一个方向。目前已提出了一些单一方法或静态权值的多策略融合方法，抽取正确率达到了一定程度，但面对实际应用中多种类型的语料，其抽取结果不能满足实际应用的需求。存在的主要问题如下：第一，现有方法的规则模板的覆盖率不高，因此直接导致对多字词识别的精度不高；第二，由于没有考虑方法本身所考虑的特征类型以及所处理的语料类型，因此静态权值的多策略加权方法在处理不同语料时不能真正发挥各方法优点，从而无法真实体现概念的领域归属度；另外，经过查新，尚未见到维吾尔文本体概念抽取方法的研究报导。如果将现有方法应用于维吾尔文概念抽取，需要进行相应的调整和处理。为解决以上问题，本文提出一种基于动态权值的多策略维文本体概念自动抽取方法。该方法采用自动学习的维吾尔文规则学习模式，对经过词干提取及词性标注处理的熟语料进行匹配，筛选出候选概念，然后综合考虑改进的DR&DC、TF-IDF和NC-Value三种策略的涵盖特征以及方法对语料的处理能力，将三种策略动态加权融合后量化维吾尔文候选概念的领域归属度，领域权重超过阈值的概念存入维吾尔文本体概念集合。最后，通过300篇计算机领域的维吾尔文语料（其中科技文献100篇，自由文本200篇）进行实验，其概念的抽取准确率达到了89.7%。