当前计算机正在从单一的设备向进行信息交换和事务处理的世界范围网络转变。因此,支持数据、信息和知识的交换、重用和共享成了当今计算机技术要迫切面临的任务。所以我们在知识工程、自然语言处理、信息检索系统、智能信息集成和知识管理、信息交换和软件工程等等领域研究和发展本体。本体获取的方法不成熟。目前很多本体库中知识的建立是在领域专家参与的情况下手工进行的。这是一项非常非常困难的工作,靠手工进行难以保证本体库的完备性。本体获取不应该非要领域专家参加不可,我们应该考虑通过知识挖掘手段自动获取本体,这也是未来几年本体研究者的主要任务之一。本论文所研究的词汇分类方法作为一个“本体自动生成”软件的组成部分,同时可应用于自动翻译机技术领域。通过对本体技术理论的研究给出词汇语义分类的一个新思路,并设计实现一个基于词汇语义的词汇自动分类系统。该方法首先要对词典或文章进行切分获得词汇相关数据,通过数据处理获取单词向量与词汇语义相似度数据,然后根据词汇上下位关系构造词汇阶层树,为了优化词汇语义分类效果,使词汇的分类更能从语义的角度反映分类关系,采取了对初始的词汇阶层树进行最优化的策略。最后为了使分类结果可视化,最后要把这种层级结构的语义分类关系显示在web页面上。结果表明,该方法能基本上实现对词汇的语义分类。