我們以前文介紹的一個場景本體的例項，銀行領域客服投訴分析挖掘的場景本體模型，來說明本體樹輔助建模。模型包括三部分：本體模型、要素模型、概念模型。本文說明本體樹模型的輔助建模。
本體樹輔助建模實現的功能是，對輸入的客服投訴文字資料，採用智慧搜尋、分類聚類演算法等技術，進行自動分析，以輔助發現本體樹節點。對發現的本體樹節點提供合併、刪除、修改等操作，業務人員可以方便地進行修改。同時，支援對發現的節點進行二次（或多次）分類聚類，以實現多級本體樹節點的自動發現。分類體系輔助建模的輸出是，經人工確認後的本體樹。
以銀行領域客服投訴模型中，“貸記卡”相關的本體樹建模為例，說明輔助建模流程。
將“種子詞"操作，拖拽到建模區。實現的功能是，對選擇的客服投訴文字進行搜尋，得到與種子詞”貸記卡“相關的所有投訴文字（結果區可以展示）。
將”分類聚類“元件，拖拽到建模區，放到”種子詞“結果之後。實現的功能是，對種子詞搜尋結果，進行自動聚類，輸出自動聚類結果到結果區。
在結果區，對分類聚類結果進行人工干預，可以選擇其中一個或多個節點，進行“合併。
在一級分類聚類結果之後，再次將“分類聚類”元件拖拽，放到其結果之後，以對選擇的類，進行二級聚類。在結果中，二級分類聚類結果，顯示在相應節點之下。對二級分類聚類結果，同樣支援人工干預操作。
這個流程可以不斷重複，以擴充貸記卡相關的本體樹節點的層級。
將“加入本體”操作拖拽到建模區，將人工調整、確認後的前兩級分類聚類結果，加入到本體樹。
在DINFO-OEC平臺中，分類體系輔助建模的輸出結果，就是本體樹的節點，在本體模型中可以方便檢視。
