网络环境下知识组织规范研究与设计   总被引：3，自引：2，他引：1  

王军  卜书庆 《中国图书馆学报》2012,38(4):39-45

网络环境下知识组织系统的设计与编制是当前国际图书情报学研究的重点课题。国家图书馆的知识组织规范项目对网络知识组织系统(NKOS)中语义描述、体系结构、编制原则和应用指南等内容进行规范设计和撰写,覆盖了目前数字图书馆应用的主要NKOS类型,包括:分类法、主题词表、本体和分众分类法。整体设计上,将传统知识组织系统和新兴社会化组织工具集成在统一的术语注册与服务框架内,使二者相互补充、相互融合,以克服知识组织工具在使用上的障碍。项目的长远目标是将数字图书馆的知识资源(包括NKOS和数字馆藏的元数据)转换为关联数据传输到互联网上,使数字图书馆成为语义Web的知识关联枢纽。图2。参考文献12。  相似文献   

文化遗产资讯领域中的参考模型     

黄永欣 《图书馆学研究》2012,(11):57-61,41

在文化遗产资讯领域,目前国际文化领域和计算机领域的科学专家们为了使分散在不同地理位置上的博物馆或者艺术组织能够共享信息,在数据表现标准方面做了很大努力,产生了几种参考模型作为建立专用应用程序的数据表示基础,或作为分类概念和文化领域的专用词典术语。文章介绍了在国际文化领域中比较成熟的几种参考模型,并总结了其各自的优劣及使用场合。  相似文献   

突发危机事件本体知识库构建方法研究     

胡静文  赵继娣 《图书馆学研究》2012,(4):58-62

基于描述逻辑和规则的本体表达方式与关系数据库表达方式相比较,具有更强的语义表述能力,能解决关系数据库传统表达方式存在的问题。结合在危机事件管理和应急决策方面的研究成果,建立基于描述逻辑和规则的突发危机事件本体知识库,完成从关系数据库语义到本体相应部分的转换,并且通过原型系统的实现来验证该方法的有效性,支持逻辑推理和知识发现。  相似文献   

基于知识组织体系的多维语义关联数据构建研究     

鲜国建  赵瑞雪  孟宪学  朱亮  寇远涛  张洁 《数字图书馆论坛》2014,(3):11-18

文章简要分析知识组织体系与关联数据的区别与联系,介绍了可在不同层次进行语义关联描述的本体模型和专业叙词表。面向科研创新信息需求,应用通用本体和农业科学叙词表等知识组织体系,建立了覆盖知识组织体系、科技文献和科学数据等多类资源的多维语义关联描述框架,实现了从资源的外部属性特征到内容层面的规范描述与语义关联。最后,以农业领域的信息资源为例,基于开源工具D2R,完成了关系型数据库中多类资源向多维语义关联数据的语义映射、自动转化与关联构建。  相似文献   

基于本体的粒度计算模型     

范萍 《科技广场》2008,(3):27-28

本文描述了基于本体的粒度计算模型。利用Ontology技术,给出了概念的形式化表示,并构造出一种新的粒度计算模型以及该模型的相关定义。  相似文献   

数字图书馆领域本体构建研究——以数字参考咨询领域为例     

肖洪  余锦凤 《大学图书馆学报》2006,24(6):26-29

以数字参考咨询领域为例,探讨了数字图书馆领域本体构建的必要性,介绍了构建领域本体的知识工程方法中的“七步法”,随后论述了数字参考领域本体构建的设计,给出了数字参考领域本体框架,并采用OWL语言和Prot啨g啨工具实现了对领域本体的形式化描述詈笞芙?了领域本体构建的得失,指出了领域本体构建应当注意的四个方面的问题。  相似文献   

领域Ontology概念描述体系构建方法探析   总被引：10，自引：1，他引：9  

刘耀  穗志方 《大学图书馆学报》2006,24(5):28-33

通过对Ontology构建研究存在的问题,以及与传统信息组织方式之间的关系进行详细分析的基础上,吸取笔者在具体构建过程中的经验教训,对构建领域Ontology概念描述体系的有效方法与途径进行了深入探讨,并在提出解决方案的同时,着重探讨了已有公认领域知识以及领域专家有效参与这两个快速构建领域Ontology概念描述体系必备条件的实现途径与方法。  相似文献   

The impact of deep learning on document classification using semantically rich representations     

Zenun Kastrati  Ali Shariq Imran  Sule Yildirim Yayilgan 《Information processing & management》2019,56(5):1618-1632

This paper presents a semantically rich document representation model for automatically classifying financial documents into predefined categories utilizing deep learning. The model architecture consists of two main modules including document representation and document classification. In the first module, a document is enriched with semantics using background knowledge provided by an ontology and through the acquisition of its relevant terminology. Acquisition of terminology integrated to the ontology extends the capabilities of semantically rich document representations with an in depth-coverage of concepts, thereby capturing the whole conceptualization involved in documents. Semantically rich representations obtained from the first module will serve as input to the document classification module which aims at finding the most appropriate category for that document through deep learning. Three different deep learning networks each belonging to a different category of machine learning techniques for ontological document classification using a real-life ontology are used.Multiple simulations are carried out with various deep neural networks configurations, and our findings reveal that a three hidden layer feedforward network with 1024 neurons obtain the highest document classification performance on the INFUSE dataset. The performance in terms of F1 score is further increased by almost five percentage points to 78.10% for the same network configuration when the relevant terminology integrated to the ontology is applied to enrich document representation. Furthermore, we conducted a comparative performance evaluation using various state-of-the-art document representation approaches and classification techniques including shallow and conventional machine learning classifiers.  相似文献   

面向先秦典籍的知识本体构建技术研究     

何琳  陈雅玲  孙珂迪 《图书情报工作》2020,64(7):13-19

[目的/意义] 构建面向典籍文本的语义本体，能够促进典籍文本的挖掘与分析。然而由于典籍文本与现代文本在语法上存在较大差异，给面向典籍的语义本体构建带来了困难。[方法/过程] 本文运用自然语言处理技术探讨针对先秦典籍的本体构建方法。以国际上文化遗产领域通用的CIDOC CRM为框架，设计先秦典籍本体模型。针对典籍文本内容的特点及句法特征，将规则抽取与条件随机场方法相结合，提出一套本体实例自动获取技术，并以《左传》为实验语料进行测试。[结果/结论] 实验表明，本文所提出的本体实例抽取技术能够较好地提高面向典籍文本的本体构建效率。基于规则的本体实例抽取实验F值在93%左右，基于条件随机场的本体实例抽取最佳特征模板的F值为82.51%。在本体实例获取中，词性信息和位置信息具有重要作用。  相似文献   

一种基于本体的Web服务质量度量方法     

刘高勇  汪会玲 《现代图书情报技术》2008,3(2):53-57

针对当前Web 服务质量保证机制中仅考虑服务质量通用属性所导致的服务质量评价中存在的不足,在考虑Web服务领域相关属性的基础上,通过扩展OWL-S本体,提供详细的类和属性的描述,构建一个Web服务质量本体,以精确定义Web服务质量,从而达到改善Web服务质量评价机制的目的。  相似文献