随着知识工程领域的应用不断地出现,对本体的研究在学术界和产业界也广泛开展。本体构建的活动逐渐增多,但是构建出来的本体质量相对有很大差距。本体的开放性使得每个人都能够发布自己的本体数据,而且现如今也有通过对互联网数据自动筛选完成本体构建的案例。为了使得构建的本体具有一定的可用性,本体评估在本体工程周期中是不可或缺的一部分,不管是在本体的构建、演化、管理、应用中的任一过程,都涉及到本体评估这一活动。本体评估的目标众多,如本体的可拓展性、一致性、简洁性、可维护性等各方面都反映着本体质量的某一方面,而本文所评估的目标是本体知识的可信性。可信性可解释为本体的内容领域相关和内容正确。因此,为了保证领域相关性和内容正确性,本文提出了一种基于叙词表的本体知识可信评估方法。通过分析本体自身特性以及将叙词表作为领域标准的方法,从概念层、结构层、应用层对本体知识可信性进行综合评估。概念层上,该方法从本体的领域概念覆盖率角度出发,结合概念层次影响深度对概念可信性进行评估;结构层上,将本体的关系分为分类关系和非分类关系,并分别检测自身矛盾关系和与叙词表矛盾关系,以此评估本体的结构可信程度;在应用层上,领域专家参与设计问题集并给出验证集,将问题集在本体中进行查询得到结果集,最后通过对比结果集与验证集的内容,完成本体的应用可信评估。在上述工作的基础上,本研究又实现了基于叙词表的本体知识可信评估工具OCEvaluator。为验证本工具中评估方法的有效性,通过获取维基百科分类页与内容页的信息,结合人工筛选编辑,构建得到了7个领域本体,再通过人工加噪的方式,每个领域本体都得到了3个对照本体。对测试本体进行实验测试,结果表面本文提出的本体可信评估方法,能够有效区分高质量本体与低质量本体,并且工具本身能够将判断为不可信的内容输出,方便后续的本体演化。