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［目的/意义］ 信息技术的快速发展与广泛应用推动了敦煌学研究的变革,使敦煌学研究及其知识资源的利用更加便利,由于还停留在现有数据库传统知识平台与检索方式上,使敦煌遗书图像知识的价值挖掘不全面。为此,笔者对敦煌遗书图像研究进行梳理,对敦煌图像知识发现的深度和广度及其知识关联进行充分的语义描述,以利于发掘敦煌遗书图像的多元价值。［方法/过程］ 通过敦煌遗书图像研究现状的考量、语义描述,根据敦煌遗书图像语义特征设计其语义特征层级模型,结合智能+关联数据技术构建敦煌遗书图像知识关联的组织框架,并深入分析了敦煌遗书图像知识关联及其组织框架中的数据收集层、语义描述层、数据关联层、资源应用层。［结果/结论］ 提出敦煌遗书知识关联模型的实践价值,能够打通与外部开放数据关联渠道、提高敦煌遗书图像智能化的检索质量以及提升敦煌遗书图像知识服务的深度与广度。 相似文献
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绘画作品是艺术领域的重要图像资源，对绘画作品进行知识关联和语义描述研究，能够深度揭示绘画作品语义信息和关联关系，提高其语义检索效率。以明代“元绘画”作品为例，首先从物理表现层、逻辑表现层和语义表现层3个方面描述图像特征，并从图形意义、场景布局、故事情节、人物角色、画中之画和作者审美情感6个方面揭示“元绘画”作品蕴含的语义信息；然后，进一步提出“元绘画”作品的元数据框架，并在此基础上构建作品本体；最后，基于关联数据理论构建作品的知识关联组织模型。本文能够揭示“元绘画”作品的语义信息，进一步整合与“元绘画”作品相关的其他知识和资源；同时，本文是对绘画作品智慧化研究的一次尝试，能够对现有艺术领域的知识关联和语义描述研究进行补充，并为后续研究提供一定借鉴。 相似文献
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面向关联数据的语义数字图书馆资源描述与组织框架设计与实现 总被引：3，自引：2，他引：1
本文提出了一个面向关联数据的语义数字图书馆资源描述与组织框架,该框架具有四个层次:元数据层、本体层、关联数据层和应用层,其核心是RDF语义元数据的构建与关联。以"图书、情报与档案学"领域的数据为例对该框架进行了实现,实现的重点是在本体层和关联数据层,包括相关本体的设计、普通元数据到语义元数据的自动转换、不同数据集间RDF语义链接的建立、关联数据的发布等。 相似文献
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数字图像的语义描述与标注是解决图像检索中语义鸿沟问题的关键。由于缺乏面向领域的有效的数字图像描述方法规范,基于图像底层视觉特征的机器标注和基于专家知识的人为标注的标注结果都存在标注信息质量不高和结果不统一的问题。针对这一现实问题,本文基于图像元数据和信息需求理论,针对敦煌壁画数字图像这一特定文化遗产领域,提出了语义描述框架和领域主题词表相结合的数字图像内容语义描述方法,详细阐述了语义层次及其相互关系。同时,从图像语义描述粒度的角度讨论了语义粒度大小对标注成本的影响,以及该语义描述框架的可移植性问题。图4。表5。参考文献25。 相似文献
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数据与数据之间通过富含语义链接的方式形成了有价值的数据网络,在以语义网为核心的网络架构中,网络资源的语义化结构、细粒度描述、数据关联等特性对数据加工及利用提出了新的挑战,信息组织的处理对象及外延发生着变化,信息组织工具不断丰富且功能趋于统一。本文依据信息组织的不同功能和处理流程可以将其细分为资源层、元数据记录层、词表层,分别对各个层次的特点、变化及其未来发展进行分析,认为从文本中准确提取出反映语义含义的特征项是当前信息组织的关键问题,元数据集、知识组织系统成为词表的主要构成,知识组织系统呈现出描述对象概念化、语义关系多样化、描述语言形式化、数据开放关联性四大特点。图3。参考文献23。 相似文献
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[目的/意义] 通过对国内外数字文化资源语义融合相关研究成果的总结和Europeana案例分析,为国内数字文化资源整合的研究与实践提供参考和借鉴。[方法/过程] 选取目前发展较为成熟的数字文化资源整合项目Europeana作为案例,分别从资源内容描述规则、语义知识本体模型设计、元数据语义化操作和关联数据的发布与访问4个方面对其数字文化资源语义融合的实现方法进行分析。[结果/结论] 研究发现,构建聚合式元数据模型、建立细粒度语义概念模型、创建开放的语义关联数据网络、提供泛在化关联数据应用服务是实现数字文化资源语义融合的关键。 相似文献
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语义出版作为一项新兴技术,对图书馆馆藏数字资源建设产生了重要影响。文章利用面向语义出版的数字资源聚合框架对馆藏数字资源进行描述,从元数据层、本体层、数据关联层和应用层设计了面向语义出版的图书馆馆藏数字资源描述框架模型,并以专利馆藏数字资源为例进行了案例分析,旨在不断提高图书馆的知识服务水平和能力。 相似文献
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国家叙词库是我国叙词表资源集成与服务系统,体系结构包括三层:数据获取与转换层、存储与语义集成层、服务与应用层。数据获取与转换层实现叙词表数据的采集、规范描述和格式转换;语义集成采用中心词表集成模式,顶层为分类表和本体,中间为概念层,底层为基础词库;服务方面,采用渐进服务思路,提供不同颗粒度和不同语义层次的数据服务。叙词表宏观结构方面,将叙词表及其各组成部分作为独立概念体系,通过描述概念体系间的关联,表达叙词表宏观结构;微观结构方面,将概念和词汇分别作为描述对象,词汇作为概念标签,在概念层面描述语义属性,在词汇层面描述非语义属性。基于DC元数据框架设计叙词表元数据方案,基于SKOS+XL设计概念和词汇描述的元数据方案。图3。表3。参考文献19。 相似文献
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典籍图像是馆藏重要资源,图像数字化和内容揭示是数字人文基础建设,可实现“以图证史”“图像叙事”、多媒介传播等应用价值。文章依据图像元数据、资源描述框架(RDF)和国际图像互操作框架(IIIF)等标准规范,研究典籍图像深度揭示与利用的模型架构与实现方法。该模型由图像数字化、内容深度标注和数字人文应用三个相互关联的模块组成。从图像场景、实体对象和语义关联三个层次,揭示图像特征、典籍注释及背景知识,辅助数字人文研究。例证选用经典辞书《尔雅》插图版《尔雅音图》进行数字化,构建《尔雅》多语语义词表并与实体进行关联,深度揭示《尔雅》词汇的古今释义、音韵、分类、典籍注疏、例句典故等知识内容,探究《尔雅》图像的数字人文应用场景。 相似文献
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[目的/意义]保护敦煌文化遗产,为敦煌壁画提供移动视觉搜索服务,以助用户高效、便捷地获取敦煌壁画丰富知识资源。[方法/过程]构建基于BoW的图像底层特征匹配和基于主题标签的高层语义关联的移动视觉搜索模型,用SIFT提取图像局部特征,K-means生成有K个视觉单词组成的视觉词典,计算图像映射到视觉词典的TF-IDF向量,通过内积计算相似度匹配图像并排序;根据图像主题添加语义标签,提取最匹配图像的标签实现语义关联搜索;最后收集1200张敦煌壁画图片验证模型的有效性。[结果/结论]在视觉单词数为1000时BoW+SIFT的图像搜索耗时163ms,且图像大小在0.5-2.5倍范围的准确率在83.7%以上,可有效搜索主题语义关联图像。 相似文献
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通过对《书目记录的功能需求》（FRBR）概念模型体系结构中实体、属性及关系这3个基本要素的分析,探寻由FRBR模型抽取出的馆藏资源元数据关联网络的构成要素,并对符合FRBR的馆藏资源元数据知识节点与关联关系所构成的关联网络结构进行层次划分,形成以元数据记录属性为支撑的微观层面关联网络及以元数据记录之间或规范数据集之间关联关系作为支撑的宏观层面关联网络。而词汇集的建立、术语复用机制、数据集链接桥机制成为构建馆藏资源元数据关联网络的基本要素。馆藏资源元数据关联网络的建立对于揭示馆藏资源内部的知识结构、扩展知识检索的范围、推荐关联知识、辅助知识发现等均具有重要的价值。 相似文献
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[目的/意义] 数字人文研究的图像资源中蕴含大量信息但利用率极低，不能在异构数据库和不同的应用程序中得到有效的共享与重用，国际图像互操作框架打破了图像资源交换和共享的障碍。[方法/过程] 研究结合国际图像互操作框架和语义知识图谱（关联数据技术）进行图像资源的整合、共享与知识发现，对资源之间的关系进行揭示和知识推理，并通过CNNs算法对图像特征的提取与识别实现基于图像特征的语义检索辅助知识发现。[结果/结论] 提出一套数字人文图像资源整合与知识发现解决方案，并以印章图像资源为应用对象构建"印章知识中心"对以上解决方案的可行性和实践性进行实证检验。 相似文献
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基于微服务架构的第三代图书馆服务平台的研发、建设和实施,推动了图书馆资源发现系统技术的飞跃性发展。第三代图书馆服务平台具有全媒体管理、全流程管理和全网域发现等特点;微服务架构通过统一的互操作标准,实现基于总线管理的多个不同功能模块的敏捷开发和更新;基于微服务架构的资源发现系统可以更灵活地实现异构系统、图书馆知识库等多平台资源的发现和获取。本文设计构建了新一代图书馆资源发现系统的架构,系统采用数据层、支撑层、接口层、应用层和门户层的五层架构设计,实现基于Codex检索的图书馆知识库和开源知识库的资源统一发现获取。文章同时介绍了本地化实现和其他功能扩展,包括统一用户管理、界面设计,以及基于关联数据的可视化展示与分析等。基于各个独立知识库的资源发现系统的构建,能更好更灵活地整合图书馆的电子资源、馆藏资源以及开放资源,通过构建基于微服务架构的各类APP实现多样化的用户服务。 相似文献
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基于关联数据的知识组织深度序化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 从关联数据在知识组织与控制中的应用为切入点,进一步揭示基于关联数据的知识组织深度序化机制,促进关联数据技术在知识组织、知识发现领域的应用。[方法/过程] 通过系统分析法提出"三位一体"的语义组织框架,分析基于关联数据的知识组织语义序化机制,并以机构知识库关联数据的构建发布为例说明语义序化机制具体实现路径。[结果/结论] 本体与关联数据驱动的语义检索服务体现了基于关联数据的知识组织深度序化机制。研究表明,关联数据作为轻量级的语义网实现方式,为知识组织的深度序化提供了语义化的技术、方法、工具和实现路径,为知识发现、知识推理提供了基础。 相似文献
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Bevan Koopman Guido Zuccon Peter Bruza Laurianne Sitbon Michael Lawley 《Information Retrieval》2016,19(1-2):6-37
This paper presents a Graph Inference retrieval model that integrates structured knowledge resources, statistical information retrieval methods and inference in a unified framework. Key components of the model are a graph-based representation of the corpus and retrieval driven by an inference mechanism achieved as a traversal over the graph. The model is proposed to tackle the semantic gap problem—the mismatch between the raw data and the way a human being interprets it. We break down the semantic gap problem into five core issues, each requiring a specific type of inference in order to be overcome. Our model and evaluation is applied to the medical domain because search within this domain is particularly challenging and, as we show, often requires inference. In addition, this domain features both structured knowledge resources as well as unstructured text. Our evaluation shows that inference can be effective, retrieving many new relevant documents that are not retrieved by state-of-the-art information retrieval models. We show that many retrieved documents were not pooled by keyword-based search methods, prompting us to perform additional relevance assessment on these new documents. A third of the newly retrieved documents judged were found to be relevant. Our analysis provides a thorough understanding of when and how to apply inference for retrieval, including a categorisation of queries according to the effect of inference. The inference mechanism promoted recall by retrieving new relevant documents not found by previous keyword-based approaches. In addition, it promoted precision by an effective reranking of documents. When inference is used, performance gains can generally be expected on hard queries. However, inference should not be applied universally: for easy, unambiguous queries and queries with few relevant documents, inference did adversely affect effectiveness. These conclusions reflect the fact that for retrieval as inference to be effective, a careful balancing act is involved. Finally, although the Graph Inference model is developed and applied to medical search, it is a general retrieval model applicable to other areas such as web search, where an emerging research trend is to utilise structured knowledge resources for more effective semantic search. 相似文献