在丰富的网络科技文献资源环境下，科研人员开展课题研究时需从大量相关文献中甄选出有价值的情报，如何从海量的科技文献资源中快速定位感兴趣的信息、梳理领域知识点的研究进展情况、避免大量人工筛选和阅读工作，是首要问题。　　针对上述问题，提出一种基于规则的方法自动识别英文科技文献摘要中创新点句，并借助领域本体的知识关系对识别出的句子进行组织，以直观的形式呈现领域中不同知识点的研究进展情况。具体而言，开展了以下四个方面的工作:　　(1)调研、分析和总结英文科技文献创新点句的各种语言特征，并构建语言特征语义词典;利用谓词—论元的思想对领域本体中的类目、语义关系以及属性进行角色区分，构建领域语义标注词典。结合语言特征语义词典和领域语义词典对句子进行语义标注，针对不同领域本体的特点，设计适用于多领域的语义标注流程。　　(2)在分析、归纳和总结创新点句语言模式的基础上构建通用识别规则;针对领域本体中类、实例、属性等之间的关系，制定领域识别规则。采用一种基于多层次规则的识别方法从标注后的句子集合中识别创新点句。　　(3)对识别出的创新点句进行依存句法分析，利用领域本体中类、子类和实例的层级关系对依存分析结果的语义进行扩展，提出识别与整合创新点句中的主题词及属性实例关系对的方法。在此基础上，构建全领域中主题、属性、创新点句的关联关系，为领域创新点句的汇聚奠定了基础。　　(4)实验与应用。采用Web Of Science科技文献元数据对本文提出的创新点句识别方法以及属性实例识别方法进行实验验证，实验结果表明上述识别方法具有较好的识别效果。此外，利用Solr搭建创新点句索引，实现面向全领域及具体知识点相关创新点句的汇聚、检索和浏览等应用。