Dado que la creación manual de ontologías requiere mucho trabajo y tiempo, existe una gran motivación para automatizar el proceso.
Los términos relevantes pueden determinarse, por ejemplo, calculando los valores TF/IDF o aplicando el método del valor-C / valor-NC.
Esto se consigue principalmente con métodos no supervisados de agrupación jerárquica.
En su lugar, se desarrollan métodos de bootstrapping, que aprenden estos patrones automáticamente y garantizan así una cobertura más amplia.
El resultado de ambos enfoques debe ser evaluado por un ontólogo para garantizar su precisión.
En este paso, la ontología se completa con instancias de conceptos y propiedades.
En este paso, el sistema OL intenta ampliar la estructura taxonómica de una ontología existente con más conceptos.
Durante la detección de marcos y eventos, el sistema OL intenta extraer relaciones complejas del texto, por ejemplo, quién partió de dónde, a qué lugar y cuándo.