专利是人类的知识成果，最大程度的开发利用专利知识，可以为国家和企业缩短时间，节省费用。专利知识抽取，作为深层次理解专利内容的重要基础，日益成为专利研究的热点，直接影响着专利检索、专利翻译、专利分析等多方面应用的性能。有效的利用专利知识，可以揭示专利中隐藏的重要信息，为企业的发展以及重大决策的制定提供重要参考和指导作用。本文从专利术语、专利技术主题以及专利功效短语三方面对专利知识进行识别，以及对部分知识进行规范化研究，主要研究工作如下:　　专利术语作为专利文献核心内容的主要表现形式，其抽取任务是专利多方面研究的基础工作。本文提出一种基于层次过滤方法抽取专利术语。该方法基于后缀数组获取的重复字串作为候选词，根据候选词集合中无效词串的特点将其分为破碎字串、冗余字串和通用词，通过识别和过滤三类无效字串来获得专利术语。分别提出一种独立性计算法过滤破碎字串，相对活跃度计算方法和分词纠错法过滤冗余字串。实验结果表明，识别的术语平均正确率为90.87％，平均召回率为84.68％，该方法对中文专利术语抽取取得了较好的效果。　　利用文本挖掘技术进行技术主题抽取和主题规范化工作。根据技术主题在专利摘要中的分布特点以及技术主题的粒度特征，提出一种主题度计算方法，将主题度较大的词作为主题词;通过计算相似度获得主题词的同义词对，借助词频统计特征对主题词规范化表示。实验结果表明，提出的主题词抽取方法是有效的，实验准确率为95.5％，召回率为95.5％;同时提出的主题规范化方法具有较大的意义。　　功效信息作为专利功效分析的关键和基础，其完整性和准确性对分析结果的有效性和准确性具有决定性意义。为了提高功效信息抽取的效果，提出一种功效短语识别方法。功效短语进行高度概括化，将功效短语分为功效主题、功效属性和功效值三部分。短语的识别即三个组成部分的词语识别。综合利用功效短语所在句子特征和构词特征，包括句子位置信息、线索词等有效特征。同时，采用条件随机场模型及其复合模板，对专利摘要文件进行功效短语识别。实验结果表明，准确率为79.25％，召回率为56.7％，提出的功效短语识别方法是有效的。