语义网研究的基本问题

概述目前我国语义网的研究现状，在简要介绍语义网概念和模型的基础上，着重分析当前我国语义网的四大研究热点，即语义网描述语言比较研究、元数据研究、本体层开发研究和智能信息检索研究，并阐述语义网的发展对数字图书馆建设带来的若干启示。     

基于Ontology的语义导航研究*

提出基于Ontology建立导航机制，赋予导航语义，可以改善WWW导航的现状。本文主要讨论了Ontology及其对导航的支持，并给出一个基于Ontology的语义导航模型。     

基于数据库联邦方式的多数据源集成检索系统

介绍了多数据源集成检索系统的产生背景和实现方式，分析了基于数据库联邦方式的多数据源集成检索系统的体系框架和异构问题，对国外的基于数据库联邦方式的多数据源集成检索系统进行了介绍和比较分析。     

基于ⅡG和LSI组合特征提取方法的文本聚类研究

本文利用改进的信息增益特征选择方法和潜在语义索引技术组合的特征提取方法,对文本进行了有效的自动聚类.从语料库中抽取了250篇文本,首先利用向量空间模型和改进的信息增益特征选择方法,构造文本特征向量,利用C-均值方法聚类,聚类结果准确率、查全率、F-measure分别达到0.82、0.88、0.83.在此基础上,对最优的特征选择结果运用潜在语义索引方法,对奇异值分解的结果进行截断处理,发现奇异值K取40时聚类结果的准确率、查全率、F-measure达到0.95、0.57、0.78,在有效地降维的同时,大幅度地提高了聚类的准确率.     

基于词向量扩展的学术资源语义检索技术

[目的/意义] 尝试以统计的方法为指导思想,探究基于词向量扩展的语义检索技术来提升学术资源的语义检索能力。[方法/过程] 利用自然语言处理、文本挖掘技术,对采集来的学术资源（主要是学术论文）元数据进行预处理,结合word2vec词向量生成工具和elasticsearch全文检索引擎搭建语义检索系统,对学术资源进行语义检索的探索研究。[结果/结论] 本文提出的方法能够有效提升学术信息的检索效果,一定程度上实现学术资源的语义检索,并为后续语义检索的进一步研究提供借鉴。     

基于SKOS的学术期刊文本资源多粒度语义标注方法研究

[目的/意义] 针对学术期刊文本资源语义标注仍存在的通用本体难以构建、标注粒度单一两大问题,提出基于SKOS的学术期刊多粒度语义标注方法,从而进一步推进语义标注的应用发展,更好满足用户的多粒度学术信息需求。[方法/过程] 在对《中国汉语主题词表》进行SKOS描述的基础上,以学术期刊文本资源为对象,实现其多粒度语义标注,并通过实证研究验证该方法的可行性。[结果/结论] 利用SKOS实现对学术期刊文本资源进行多粒度语义标注,较之当前学术检索系统中的标注结果,在"查全"查准"内部特征检索入口"检索结果反馈形式"4个方面具有一定优势。     

我国信息技术辅助二语写作研究述评——以CNKI(1993—2016年)的出版文献为例

文章基于我国1993-2016年间162篇信息技术辅助二语写作教学研究的CSSCI来源期刊论文,从研究趋势、研究层级、研究方法、研究对象以及研究内容等角度进行统计分析.结果发现,论文发表数量先升后降,呈波浪式发展;论文发表的学科分布和来源分布相对集中;论文的研究方法以定量研究和非材料性研究为主,定性研究和混合研究为辅;研究对象主要针对接受高等教育的成人学习者;研究主题分布不均衡.基于上述发现,文章最后指出了信息技术辅助二语写作研究领域今后可能的发展趋势.     

基于SemFus的科学论文语义聚合模型探析

对科学论文资源实施有效的语义聚合,以提高信息检索的精度和效率、满足用户信息需求、提升知识服务水平,是语义出版与知识组织研究关注的前沿问题.针对目前科学论文检索难以满足用户需求的现状,本文指出了科学论文语义聚合的必要性,并在SemFus语义聚合框架的基础上,结合科学论文的内容结构特征,提出了涵盖整个检索流程的语义聚合模型.     

语义网背景下基于单元信息的知识组织框架研究

语义网是万维网智能化发展的趋势,信息存取方式的改变引发了知识组织对象向语义化、多层次、细粒度的转变。本文提出将单元信息作为知识组织的对象,并采用元数据描述、本体构建、关联数据发布等方法,进行知识组织的新尝试。表1。图3。参考文献18。     

浅谈国外专业出版知识服务领域产品

专业领域数字出版经过多年的摸索,目前都逐步将方向放到了知识服务上,基于垂直领域的专业出版内容经过知识加工与标引,运用人工智能技术,为用户提供专业精准的知识服务成为行业发展的共识,在这方面,国外的知识服务商早已经有了丰富的经验,本文主要对国外领先的传统知识服务商的产品进行介绍及分析,为国内专业出版的转型升级提供参考。