知识组织系统中关系模式的应用比较

文章以医学数字信息资源知识组织为案例，对领域本体、目前常用的医学数字信息资源知识组织的工具《医学主题词表》和统一医学语言系统的语义网络进行对比研究，深入分析了三者的联系和区别，在此基础上讨论了知识组织体系中的关系模式在知识组织中的应用特点。信息资源知识组织有赖于领域本体的完善，而领域本体高质高效的构建和应用需充分发扬和整合主题词表和语义网络的成果，即利用叙词表已经规范了的专业概念和语义网络定义的语义类型。     

语义网络多面观

在可扩展标记语言XML、资源描述框架RDF、本体互换语言OIL和其他新出现的标准的帮助下，语义Web有可能对已经存在的Web数据提供更多的结构和意义，这将会引导WWW发展到一个新的全球性网络：语义Web在这个网络上可以发现很多有效的信息。语义Web的实现将会对下一代的数字图书馆产生巨大的影响。     

数字图书馆互操作综述

互操作是实现数字图书馆 (DLs)的集成或联邦所面临的中心问题。文章对DLs互操作的研究现状及关键技术进行了综述与讨论 ,主要内容包括 :⑴DLs互操作协议、DLs中间件、DLs中的信息发现、语义互操作和元数据互操作 ;⑵DLs互操作的实现方法及评价标准。最后 ,指出了DLs互操作今后的研究方向。     

在元数据标准框架基础上用XML构建语义网

语义网是对网上信息语义及其之间各种联系的描述，可以提高计算机对各种信息的分析和处理能力，是下一代互联网的一个发展方向。文章首先介绍了语义网的基本概念及应用，然后描述了元数据的概念并重点介绍了RDF及其应用，最后提出要综合运用XML和RDF构建语义网。     

Google应用技巧

文章详细分析了网络搜索引擎Google 的功能特征, 讨论了在使用中存在的一些现象和问题。通过具体例证说明: 在进行组合查询时, 要对所有的查询词分别加引号; Google 在对中文繁简字体语义转换时, 有可能出现明显的错误; 搜索到的数据在同一范围内、在以小时为单位内也会出现巨大的变化; 以及在不同范围内, 搜索同一信息时, 随时间的不同, 搜索到的结果会有不同的排序。     

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。     

Analysis of Statistical Question Classification for Fact-Based Questions

Question classification systems play an important role in question answering systems and can be used in a wide range of other domains. The goal of question classification is to accurately assign labels to questions based on expected answer type. Most approaches in the past have relied on matching questions against hand-crafted rules. However, rules require laborious effort to create and often suffer from being too specific. Statistical question classification methods overcome these issues by employing machine learning techniques. We empirically show that a statistical approach is robust and achieves good performance on three diverse data sets with little or no hand tuning. Furthermore, we examine the role different syntactic and semantic features have on performance. We find that semantic features tend to increase performance more than purely syntactic features. Finally, we analyze common causes of misclassification error and provide insight into ways they may be overcome.     

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。     

Spaces of emergent memory: Detroit’s 8 Mile wall and public memories of civil rights injustice

This article introduces emergent memory, a conceptual extension to rhetorics of public memory, to describe memory’s genesis in sites built without commemorative commitments. Examining Detroit’s “8 Mile Wall,” a site built to reinforce segregated housing, this project argues the rhetorical tenets of emergent memory present in this space. As a relic of segregated history, the wall symbolically recalls the city’s controversial past, but has recently been the subject of a local mural project to redefine the wall’s purpose. Some consider this a step toward reclamation, as it visually repositions the disturbing remnant. For others, the murals simply cannot overwrite troubling memories of the city’s discriminatory history. This essay uses emergent memory to describe how the wall’s complicated mnemonic legacy simultaneously harkens to a difficult history and how the mural additions use that same legacy to convey an optimistic future for Detroit and those marked by this urban space.