OCLC术语服务研究：背景、进展与启示

OCLC术语服务是互操作领域的一个研究项目。术语服务可以理解为涉及各种类型知识组织资源(包括规范文档、主题词表系统、网络分类、分类表等)的Web服务。该项目的目标是通过在多个受控词表之间有选择地建立映射,帮助文献收藏机构为馆藏创建相互兼容的元数据,通过任何基于网络的元数据编辑器获取术语资源,实现对术语资源的一站式获取。我们可以借鉴OCLC的做法,对国内外词表问映射进行研究。表4。参考文献3。     

叙词表的术语服务方式研究

通过概念的形成过程、概念的表达形式,论述基于概念的术语服务形式;同时,基于叙词表的等级关系与相关关系,论述如何通过概念关系组织相关术语,实现基于叙词表概念关系的术语服务方式;最后,讨论术语服务的知识产权、更新维护及映射集成问题。     

基于精确匹配的概念映射关系规则研究

从知识组织的角度介绍概念映射的重要性,分析概念映射方法的深度及研究情况。面向等同、等级和相关映射的类型特征,提出基于精确匹配可以继承的概念映射关系,并分析由于中英文词表异质异构而引起的映射关系矛盾情况,如由于代项或参项而引起的一个概念精确匹配到多个概念的问题、等级映射的深度及相关映射的选择等,并基于汉语用户的需要及编制规则提出相应的处理规则。     

基于聚合关系的中英文词表概念映射方法及实证

文章基于映射规则,探索了可操作的计算机辅助概念映射方法,选择1562个中文概念与1476个英文概念作为样本,进行具体的映射实证,如自动推荐候选映射、自动识别映射类型、检测矛盾映射等。关于概念映射结果的评价,主要选择映射准确率与映射覆盖率两个指标,根据自动推荐、人工修改或删除的映射关系数量,分析映射方法的效率。     

语义映射质量及影响因素分析——以国家叙词库语义映射为例

国家叙词库采用以《汉语主题词表》为中心表、其他中文叙词表向中心表映射的模式进行基于概念的语义集成。为了研究学科交叉对国家叙词库语义映射造成的影响,本文选取八部叙词表中环境科学大类5 120个概念,与《汉语主题词表》环境科学大类8 329个概念进行映射实验。通过计算机自动匹配发现,多表映射存在一个概念等同映射到多个概念,多个概念等同映射到一个概念等逻辑问题。本文以实例形式分析这些逻辑问题的存在形式,并从概念专指度、概念语义模糊、语义关系结构、学科背景等方面分析产生这些逻辑问题的主要原因;在此基础上,提出解决这些逻辑问题的原则以及映射完整性的判定规则。图16。表5。参考文献14。     

关联数据的自动关联构建研究*

介绍三种自动关联构建的方法——基于实体的文本映射、基于图相似度的映射和基于规则的关联构建。基于实体的文本映射是实现自动关联的基本方法,图映射是对单一三元组比较方法的扩展,这两种方法都具有很强的通用性,但创建的关系类型却非常有限。而基于规则的关联构建能够创建较为丰富和复杂的关系,但依赖于特定的数据模型和相关规则。     

元数据DC和CNMARC映射及匹配研究

元数据DC/CNMARC的映射及匹配是近几年来业内探讨的热点问题之一,但是到目前为止,国内还没有一个由正式机构颁布的标准而详细的DC/CNMARC映射表,已有的相关研究也存在着很多问题和不足,尤其是对元数据应用匹配等方面揭示不足.文章参考国内最新制定的一些相关标准和著录规则,并根据DCMI在2008年1月14日最新发布的术语,制作了一个详细的从多种匹配角度对元数据予以揭示的映射表.该映射表增强了语义匹配和应用匹配的揭示.对映射表分析结果表明,两种元数据之间的映射匹配存在多种情况,比如一对多、多对一、无对应等.针对这些情况提出了一些初步解决办法,以期对元数据转换和网络资源的组织提供有益的依据.     

DC、MARC21和CNMARC映射及匹配的构建

随着元数据DC和MARC在多种信息资源组织中起着越来越重要的作用,DC、MARC21和CNMARC的映射及匹配也成为探讨的热点问题之一.但目前为止国内还没有一个由正式机构颁布、具备最新元素和字段的DC\MARC21\CNMARC的映射表,已有的研究也存在着诸多问题和不足,尤其体现在对几种元数据的应用匹配、语义匹配揭示不够深入.针对这些不足,本文根据DCM12008.1.14最新发布的术语,参考MARC Standards Office给出的DC/MARC映射表及2007年颁布的字段列表,并参照国内最新制定的一些相关标准和著录规则,制作了一个详细的DC\MARC21\CNMARC映射表.该映射表从结构匹配、应用匹配及语义匹配多种匹配角度对三种元数据予以深入揭示,以期对元数据的转换和集成提供有益的依据.     

叙词表映射研究综述

利用映射方法进行叙词表互操作研究,以便于用户进行集成式主题检索。分别从叙词表映射的理论研究层面和实践层面做相关介绍,理论层面主要包括叙词表映射的概念、异质性分析、映射机制、映射关系类型和映射规则与方法等,这些是在叙词表映射过程中需要解决的问题;实践层面选取国内外典型的叙词表映射项目进行简要介绍;最后对叙词表映射需要注意的问题进行思考并提出相关建议。
     

WordNet与SUMO本体之间的映射机制研究

针对本体概念与自然语言词汇之间存在普遍性与特殊性的矛盾,以WordNet同义词典和SUMO本体为研究对象,对两者进行简要概述,详细分析两者之间的映射动机,提出自然语言词汇、WordNet同义集和SUMO本体概念之间的映射模型,并深入分析WordNet同义集与SUMO本体概念之间的映射实例、映射效果及应用。希望藉此更好地利用WordNet同义词典与SUMO本体概念之间的映射关系去解决本体概念与自然语言词汇之间的矛盾,促进本体更广泛地应用于智能检索、语义分类、数据挖掘等领域。     

中文问句与RDF三元组映射方法研究

探索中文问句与RDF三元组的转换方法:首先对中文问句的特点进行分析,然后结合RDF(S)模型的优势,探索RDF三元组与问句语义的对应关系,进而提出直接映射和间接映射两种映射方式。该方法只需做浅层的句法分析,将获取的限定成分映射为三元组内部的语义标签,从而降低句法分析和三元组组配的难度。最后分析映射方法中存在的问题并提出未来工作的重点。     

本体匹配基本理论框架研究

阐述各种类型的本体异质问题，明确本体匹配的概念及与本体映射的关系。在总结本体匹配主要理论的基础上，初步确立本体匹配基本理论框架，包括匹配粒度、匹配参数、匹配操作、匹配策略及匹配过程等内容，较为全面地阐述本体匹配的基本理论体系。     

基于知识地图的多领域本体映射研究

探讨引入知识地图来解决多领域本体映射问题的基本思路,给出从领域本体到知识地图的映射框架,并在此基础上,利用可视化工具Personal Brain实现卓越网的跨领域多本体的映射。     

以多语本体库为核心的跨语言信息检索映射技术研究进展——EuroWordNet案例分析

[目的/意义]通过对国内外多语本体领域映射技术相关研究成果的总结和EuroWordNet案例分析,为国内跨语言信息检索系统映射机制的建立提供借鉴和参考。[方法/过程]选取目前发展较为成熟的多语本体库EuroWordNet作为案例,分别从数据库设计、本体构建、概念存储和多语文化差异的映射处理4个方面对其中间语言索引机制(Inter-Lingual-Index,ILI)进行分析。[结果/结论]嵌入式的数据库结构设计、概念抽取及同义词集对应关系的界定、概念存储的细粒度化和复杂等价关系的建立是建立跨语言信息检索映射机制的关键。     

期刊论文与专利文献的整合框架研究

期刊论文与专利文献是重要的科技文献资源,实现两者相互之间的有效链接有利于加强基础研究与应用研究之间的联系,促进技术创新。针对当前文献服务体系中的孤岛现象,提出基于知识组织体系的期刊论文与专利文献的整合框架。在此基础上,论述两者整合研究的内容,建立中图法与IPC的映射模型和基于主题的异构文献整合模型。     

一种基于相似度的专利与产业类目映射模型——以《国际专利分类》与《国民经济行业分类》为例

[目的/意义] 提出一种基于相似度的专利与产业类目映射模型,模型拥有准确、易扩展和高效率的优点,可为后续研究提供借鉴和参考。[方法/过程] 整理现有专利与产业类目映射方法,以《国际专利分类》与《国民经济行业分类》为例,设计类目映射模型并做映射实验,通过Z-score标准化方法处理余弦相似度结果,完成《国际专利分类》小类与《国民经济行业分类》小类的部分映射,并根据国家知识产权局的试用版本对照成果综合评价本模型。[结果/结论] 模型综合考虑专利官方注释规范精炼性和大量专利数据覆盖面广的优点,通过自然语言处理技术自动化得到专利与产业类目的映射组合,较现有方法在节省大量人力成本的同时保证了正确率,并可方便地进行映射类目细粒度的调整,适用于其他符合本模型数据格式要求的专利与产业分类的映射。     

DDC到《中图法》类目映射方法研究

对于中外分类法的映射研究,国内多关注于对计算机自动映射方法的探讨,缺乏对词表类目复杂语义关系的具体研究。本文在对DDC和《中图法》理学领域共计4639个类目进行人工直接映射的基础上,通过统计其匹配依据,得出结论:理学类目下数学、物理、化学、天文、地理等不同学科内匹配依据的总体分布呈现一致性的特点,这为检验计算机自动匹配准确性提供了方法。实验表明,类目名称、注释、主题词、类目关系作为主要的判断依据,占映射类目的63%,依据匹配规则占映射的5.14%,依据书目记录的匹配占31.87%,因此论文建议实现计算机自动匹配时,除类目自身信息外,还需考虑书目记录的匹配。