专利是科技文献的重要组成部分,在科学研究和技术创新中发挥越来越重要的作用。在专利文献中专业术语(术语)是其核心内容和重要组成部分。对术语的分析研究是深入和有效应用专利的基础性工作。术语知识库是指用来存储和描述术语概念和术语关系的语义体系,本文针对术语知识库的构建及其在专利信息检索系统中的应用,从算法上提出了术语关系抽取以及计算术语相似度的相关算法,从系统构建上实现了一个基于术语知识库的查询扩展模型。本文工作主要包括:1.针对自动构建知识库的难点——高质量知识的自动获取,本文提出了一种基于潜在关系分析的关系特征的抽取方法。该方法首先从专利文献中抽取术语对的特征信息,并且利用词法信息对上述特征进行扩充,然后利用潜在关系分析法对关系特征矩阵进行奇异值分解,分析各特征向量间的潜在数据关联,得到特征向量矩阵,最后利用SVM对关系类型进行识别。2.针对查询扩展的核心问题——术语相似度的计算以及术语知识库中包含噪声关系易产生错误扩展词的缺点,本文提出一种基于语境的术语相似度计算方法。该方法利用模糊数学中的隶属函数的概念计算查询术语所在上下文的相关信息相似程度,利用该方法弥补单纯利用术语知识库进行查询扩展的不足。3.将术语知识库中的术语关系作为查询扩展资源,并将术语相似度作为扩展的约束条件,实现检索词的查询扩展。通过对专利信息的测试表明,相对全局分析的查询扩展方法,检索系统返回结果的F值有明显的提高。