本体学习是建筑于当前计算机科学及人工智能基础上的未来语义网的重要课题之一。因语义网涵盖万维网的语义标注和相关工具及资源,而对庞大及可靠知识信息库的需求显而易见的。本体对这些知识库给予明确、简单及标准的表达形式。然而手工方式构建本体是一个昂贵、费时间及不客观的过程。迄今,本题学习是本体开发的显著的途径之一如今存在许多不同本体提取的自动或半自动方式及方法。通过采用这些方法,多种框架已经实施并应用到不同语言语料,尤其是英语。通过使用(半)自动本体学习框架可以大大减少本体更新所需的时间。本论文提出并实现一个从阿拉伯语料中采集本体的半自动框架。此框架使用一种基于语言及统计技术的混合模式,以预先定义的注释格式对经过语言分析的原始文本语料库进行注释。在此之后应用映射规则到已获取的注释文件便可得到候选本体。被候选的本体根据用户输入的参数将被统计过滤,过滤后的候选本体仍然可由用户进行编辑,然后从而提取本体。