Το αντικείμενο της διατριβής είναι η μελέτη μεθόδων αυτόματης εξαγωγής των συμφράσεων και των σημασιολογικών ομοιοτήτων των λέξεων από μεγάλα σώματα κειμένων. Υιοθετείται μια προσέγγιση ελάχιστων γλωσσικών πόρων που εξασφαλίζει την απεριόριστη μεταφερσιμότητα των μεθόδων σε φυσικές γλώσσες και θεματικές περιοχές. Για την αξιολόγηση των προτεινόμενων μεθόδων προτείνονται, αξιολογούνται και εφαρμόζονται μεθοδολογίες με βάση πρότυπες βάσεις λεξικής γνώσης (στην Αγγλική), όπως το WordNet. Για την εξαγωγή των συμφράσεων προτείνονται νέα μέτρα εξαγωγής στατιστικά σημαντικών διγράμμων και γενικά ν-γράμμων που αξιολογούνται θετικά. Για την εξαγωγή των λεξικών - σημασιολογικών ομοιοτήτων των λέξεων ακολουθείται καταρχήν η προσέγγιση ομοιότητας περικειμένων λέξεων με παραθυρικές μεθόδους, όπου μελετώνται το πεδίο συμφραζομένων, το φιλτράρισμα των συνεμφανίσεων των λέξεων, τα μέτρα ομοιότητας, όπου εισάγεται ο παράγοντας του αριθμού κοινών παραμέτρων, καθώς και η αντιμετώπιση συστηματικών σφαλμάτων, ενώ προτείνεται η αξιοποίηση των λειτουργικών λέξεων. Επιπλέον, προτείνεται η αξιοποίηση της ομοιότητας περικείμενων εκφράσεων, που απαντάται συχνά σε θεματικώς εστιασμένα κείμενα, με ένα αλγόριθμο βασισμένο στην ετεροσυσχέτιση ακολουθιών λέξεων. Μελετάται η μεθοδολογία αξιοποίησης των παρατακτικών συνδέσεων ενώ προτείνεται μια μέθοδος ενοποίησης ετερογενών σωμάτων γνώσης λεξικών – σημασιολογικών ομοιοτήτων. Τέλος, η εξαχθείσα γνώση μετασχηματίζεται σε σημασιολογικές κλάσεις με μια συμβολική μέθοδο ιεραρχικής ομαδοποίησης και επίσης ενσωματώνεται επιτυχώς σε ένα διαλογικό σύστημα μηχανικής μάθησης όπου ενισχύει την απόδοση της αναγνώρισης του σκοπού του χρήστη συμβάλλοντας στην εκτίμηση του ρόλου των άγνωστων λέξεων. / The research described in this dissertation regards automatic extraction of collocations and lexico-semantic similarities from large text corpora. We follow an approach based on minimal linguistic resources in order to achieve unrestricted portability across languages and thematic domains. In order to evaluate the proposed methods we propose, evaluate and apply methodologies based on English gold standard lexical resources, such as WordNet. For the extraction of collocations we propose and test a few novel measures for the identification of statistically significant bigrams and, generally, n-grams, which exhibit strong performance. For the extraction of lexico-semantic similarities we follow a distributional window-based approach. We study the contextual scope, the filtering of lexical co-occurrences and the performance of similarity measures. We propose the incorporation of the number of common parameters into the latter, the exploitation of functional words and a method for the elimination of systematic errors. Moreover, we propose a novel approach to exploitation of word sequence similarities, common in technical texts, based on cross-correlation of word sequences. We refine an approach for word similarity extraction from coordinations and we propose a method for the amalgamation of lexico-semantic similarity databases extracted via different principles and methods. Finally, the extracted similarity knowledge is transformed in the form of soft hierarchical semantic clusters and it is successfully incorporated into a machine learning based dialogue system, reinforcing the performance of user’s plan recognition by estimating the semantic role of unknown words.