现阶段老年照护领域中仍存在着照护名称和措施不规范、冗余等问题。国家统计局公布的《养老产业统计分类(2020)》表明现阶段老年产业的相关标准化建设亟需解决。领域本体作为一种能够在语义和知识层面上对概念和概念之间关系描述的工具,它具有概念化、形式化和共享化的特点,可以用来解决这一混乱现象。本体构建需要大量的领域专家参与,耗费大量资源且可能会受到构建者主观意识的影响。为了解决这一问题,结合数据挖掘中的聚类研究和自然语言处理技术,本文根据以下两步实现老年照护领域本体的自动化构建。(1)基于层次聚类的照护名称融合:首先对获取的照护和措施名称进行语料爬取,通过相关性计算设置阈值筛除的方式对语料进行纵向去噪处理,然后构造词袋模型,将文本向量转换为词向量,最后采用层次聚类方法进行聚类分析。聚类结果与人工标注结果验证表明,至少有83.3%的类所对应的F值均保持在0.75及以上。最后计算每类结果之间各个服务名称之间的相似度,在领域专家的帮助下对服务名称进行合并。(2)老年照护领域的本体构建模型:包括对领域内相关知识的范围限定,列举该领域中的重要术语,定义本体的层次结构和对相关概念的属性及实例进行添加等步骤。其中在定义概念属性一步中通过词性标注和相关性计算筛选分词最优结果作为每一个实例的属性。实验结果表明,在75.9%的原始数据的计算属性中至少有一个属性与人工标注结果相匹配。最终通过本体开发工具Protégé对构建的本体库进行结果展示及查询。本文提出了一种基于层次聚类的老年照护领域本体的自动化构建方法,减少了构建过程中人为干预的成本,且可以随着信息的更迭方便快捷地更新本体库,为照护领域内的术语标准化以及政府对于相关政策的制定和公司服务规范提供了一定的借鉴意义。