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对时间本体和本体自动扩充的研究是语义web领域的重要研究方向.本文通过对中文时间描述进行深入的分析,设计了一种新的时间本体结构,并构建了一种面向中文描述的时间本体.在此基础上针对中文时间描述的特点选择了词汇特征和句法特征来构造特征向量进行本体自动扩充实验.实验中采用有监督的SVM算法进行时间实例分类,同时比较了不同的多类分类策略和核函数对分类结果的影响.实验结果表明,使用"一对一"分类策略和RBF核函数时,可以达到较好的分类效果.