O objetivo deste trabalho é apresentar subsídios para a elaboração automática, a partir de corpus, de ontologias específicas quanto ao domínio. Para tanto, assumo que determinadas relações semânticas, como a hiperonímia, podem estar sistematicamente expressas em textos por meio de determinados padrões léxico-sintáticos. Tomando como ponto de partida alguns desses padrões, descritos originalmente em Hearst (1992, 1998), (i) identifico novos padrões para a expressão da relação de hiperonímia; (ii) adapto e refino três padrões já existentes (Hearst, 1992), tendo em vista especificidades da língua portuguesa; (iii) faço um cruzamento entre as informações extraídas com os padrões, a fim de gerar inferências. A perspectiva teórica subjacente é inspirada por reflexões wittgensteinianas sobre o significado, e se mostrou produtiva na medida em que legitima os dados vindos do corpus e as relações de significado que nele aparecem. O modelo de ontologia proposto caracteriza-se principalmente por: (i) não conter categorias pré-definidas, já que categorias são construtos humanos, abstrações que refletem uma perspectiva particular do mundo. A idéia de sustentar a ontologia em corpus busca deslocar o espaço de discussão sobre quais seriam as categorias relevantes de um domínio: as categorias que emergem do corpus refletiriam o conhecimento implícito do domínio em questão; (ii) não conter definições criadas a priori, sendo o significado de cada item decorrente das relações entre as palavras. A metodologia - extração das relações por meio de regras e posterior cruzamento para a realização de inferências - foi aplicada em um corpus do domínio saúde e um corpus genérico. Os resultados positivos indicam que sua utilização pode ser uma importante aliada na elaboração de ontologias e, também, uma ferramenta de auxílio a lexicógrafos e a sistemas de classificação semântica de nomes próprios. Em termos gerais, a metodologia apresenta como principais vantagens (i) a facilidade na automação do processo, minimizando a intervenção humana; (ii) facilidade na categorização de domínios especializados; (iii) maior dinamicidade, pois o fato de o corpus poder ser constantemente atualizado faz com que esteja menos sujeito a falhas.