【摘要】［目的／意义］ＳＡＯ是一种能够表示主题信息和主题间关系的３元组结构，是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得＂满足文献计量分析需求的ＳＡＯ结构＂，需要解决现有ＳＡＯ结构识别方法遭遇的３个问题：查全和查准率低、所识别ＳＡＯ结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。［方法／过程］提出一种面向文献计量分析的基于语法树的ＳＡＯ结构识别方法，首先基于共现算法和＂主题词簇＂方法（ｔｅｒｍ ｃｌｕｍｐｉｎｇ）识别ＳＡＯ核心组件，然后利用基于语法树的抽取算法实现ＳＡＯ结构的逐层抽取。［结果／结论］案例研究发现，该方法的平均查准率为０．８０５ ８，平均查全率为０．８４４ ６，所识别ＳＡＯ结构与领域主题关系．．．