面对互联网中大量以非结构化形式存在的、缺乏语义的信息资源，计算机还无法自动地对web中的信息进行理解和处理。Apache Stanbol系统利用语义网技术，可以将传统的内容管理系统拓展为包含语义信息的语义内容管理系统。它可以从多种语言类型内容中抽取出特定实体，并将实体映射到DBPedia知识库中实现语义扩充，经过语义标注后，计算机可在此基础上自动地实现推理、知识检索、内容分类等功能，以实现对多源信息的知识聚合及知识发现等服务。作者在对相关典型框架及中文自然语言处理工具进行调研基础上，经过实验分析提出了Stanbol系统处理中文的解决方案:以Stanbol系统为基础，利用开源自然语言处理工具(StanfordNLP)和中文百科知识库等进行二次开发。　　文章首先对国内外处理非结构信息的典型框架结合其应用进行分析和比较，以理清现阶段国内外对非结构化信息进行分析和使用的现状。然后重点对Stanbol系统内部进行分析，包括系统概况调研、系统的整体架构分析、对英文信息抽取过程分析等，在此基础上得出Stanbol系统对中文信息处理的不足的原因并提出解决思路。接着结合文章研究目的，设计并实现了Stanbol对中文信息处理的系统原型，主要包括三大模块:中文自然语言处理模块、用户交互模块及初始化模块。系统实现后，作者还将其应用到一个小型新闻管理系统中，对存储在新闻管理系统中的中文信息进行处理和命名实体与知识库的关联实验，验证了系统的可用性。　　通过实验，认为在对中文自然语言处理工具及中文百科知识库与Stanbol系统整合后，可以很好地实现Stanbol系统对中文信息的处理。同时，本文工作也是对Stanbol系统进行改造的一次有益尝试，为后续对Stanbol系统的研究及改造打下了良好的基础。