中医药语言系统(Traditional Chinese Medical Language System TCMLS)是世界上规模最大,数据最全的领域本体之一,在中医药科研和应用的多个领域发挥着重要的推动作用。但是,随着数据量的不断扩大,TCMLS的建设难度也在不断提高,而其中存在的不完整性和不一致性等数据问题也制约着它的进一步发展和应用。因此,如何利用现有的领域知识,推动中医药本体建设的进一步完善和发展,对于TCMLS的建设乃至整个中医药信息化工作,都有着重要的意义。在本文中,我们根据中医领域数据的实际情况,结合中医药领域本体与领域文献,提出了一种基于中医药领域本体和领域文献的语义关系发现和验证方法,并在此基础上进一步将研究扩展到概率领域,提出了基于概率的语义关系发现方法,并在实践中对其进行了检验。本篇论文的主要内容如下:第一章是系统的背景介绍,在这一章中我们对系统的设计背景,应用环境以及相关知识进行了介绍。二至五章是本文的核心内容,包括所面临的问题,方法设计思路,详细的设计实现以及实验检验和结果。其中,第二章是对整个系统总体架构的介绍。第三章介绍了在中医药文本处理面临的主要问题以及相应的解决方法,包括文本预处理和基于关联规则的关系抽取两个部分。第四章介绍了基于本体的语义关系发现及验证方法。第五章是对该方法的进一步探索,将研究扩展到基于概率语义关系发现的领域,提出了一种基于概率的语义关系发现方法。第六章对硕士阶段参与的其他工程项目进行了总结。第七章是对全文内容的总结,在总结成果和不足的基础上对下一步的研究工作进行了展望。