2016年,中国最高人民法院首次提出建设立足于时代发展前沿的“智慧法院”。在这样的形势下,构建法学领域的知识图谱是建设“智慧法院”的有效辅助手段,具有重要价值。构建领域知识图谱的前提是构建其概念体系,其包含了领域概念、领域概念间的上下位关系和概念属性关系等。传统的概念体系构建方法是采用领域专家进行人工构建,需要耗费大量的人力成本。因此,自动构建概念体系成为加快构建领域知识图谱的重要课题。现有领域概念抽取和领域概念关系检测方法的相关研究较少,并且需要大量的标注数据集,限制了概念体系自动构建方法的发展。基于上述背景,本文研究了面向道路交通法学领域的概念体系自动构建方法,可以在不需要人工标注数据集的情况下自动构建领域概念体系。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于浅句法信息的领域概念抽取方法。首先,通过候选短语评估模块,采用n-grams模型从文本语料库中抽取候选短语集合,根据互信息,KL散度和词频-逆文档频率（TF-IDF）特征,评估候选短语集合。接着,通过候选领域概念评估模块,结合百科知识库,使用远程监督的方式评估候选领域概念集合。最后,通过POS评估模块,根据候选领域概念在文本中的词性标注序列,来进一步评估候选领域概念集合。（2）提出了一种基于预训练语言模型的领域概念关系检测方法。首先,根据输入概念对找到其对应的文本序列。接着使用预训练语言模型来编码输入序列。然后使用概念提及在文本序列中的位置信息构建的掩码序列,来过滤预训练语言模型的输出序列。之后使用注意力机制以及池化操作,得到概念对应的上下文嵌入。最后,使用双仿射操作来对概念对打分,并使用Log Sum Exp函数聚合原始得分来预测输入的关系类别。（3）构建了本文所使用的领域语料库和领域概念关系检测数据集,并通过总体实验结果、消融实验和错误分析,验证了本文方法的有效性。本工作的意义在于,为概念体系自动构建任务提供了一个有效的解决方案。该方案首先基于浅句法信息的领域概念抽取方法,抽取领域概念集合,然后基于预训练语言模型的领域概念关系检测方法来识别上下位关系和概念属性关系。