建设工程施工合同是承包人与发包人从事施工活动所需遵循的行为准则,对双方权利义务关系的界定起到至关重要的作用。为了尽量避免履行过程中可能出现的法律风险,审核人员往往需要在非常短的时间内检查出所有施工合同条款内不合理的约定。然而,这种完全依赖经验判断的人工审查方式不仅效率低下,而且还受审核人员主观认识因素的严重影响。因此,本文旨在施工合同知识建模与条款核心语义信息提取的基础上,提出一种能够智能识别施工合同风险条款的客观性方法,进而为提高合同审查效率、辅助合同风险决策提供支持。本文首先以认知科学为视角,综合七步法、骨架法和五步循环法的特点,归纳了一种适用于复杂本体开发的综合性本体开发方法,并使用本体编辑工具Protégé完成了施工合同领域本体的开发和部分语义关系网络的构建,实现了施工合同知识建模。其次,从语言学的角度出发,以建设工程施工合同文本特点分析为切入,总结了六类合同条款的表意方式和它们各自遵循的语法规则。通过正则表达式将这些语法规则转化为可被计算机理解的形式语言,并结合依存句法分析、语义角色标注等自然语言处理（NLP）技术,设计了施工合同条款分类算法和施工合同条款结构化处理算法。施工合同条款结构化处理算法能够以多个三元组的形式来规范表达目标条款的语义信息。运用施工合同条款结构化处理算法,通过半自动化方式将施工合同通用条款处理为权益性规则,并结合语义关系网络实现了规则扩展。最后,设计了施工合同条款风险智能审查算法,根据从专用条款中提取出的当事人权利义务信息与相应权益性规则的冲突检测结果,该算法能够智能识别出施工合同内不合理的约定。在上述研究的基础上,进行了施工合同风险审查系统的原型设计,并通过实验对上述三种算法的性能进行了验证。结果表明,本文所提出的基于本体和NLP的建设工程施工合同风险条款智能识别方法具有较好的准确性。该方法不仅有价值地运用了施工合同文本内蕴含的知识,还在一定程度上实现了条款内容的语义理解和语义推理,是我国工程合同风险智能识别的初步尝试。