知识组织

面向科技文献知识表示的知识元本体模型

  • 秦春秀 ,
  • 杨智娟 ,
  • 赵捧未 ,
  • 刘杰
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  • 西安电子科技大学经济与管理学院 西安 710071
秦春秀(ORCID:0000-0001-9524-9359),副教授,硕士生导师,E-mail:qinchx@126.com;杨智娟(ORCID:0000-0001-6678-7983),硕士研究生;赵捧未,教授,博士,博士生导师;刘杰(ORCID:0000-0002-6730-8056),硕士研究生。

收稿日期: 2017-08-23

  修回日期: 2017-11-15

  网络出版日期: 2018-02-05

基金资助

本文系国家自然科学基金项目"知识社区中的资源语义空间及其检索研究"(项目编号:71573199)研究成果之一。

The Knowledge Element Ontology Model of Scientific Literature for Knowledge Representation

  • Qin Chunxiu ,
  • Yang Zhijuan ,
  • Zhao Pengwei ,
  • Liu Jie
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  • School of Economics and Management, Xidian University, Xi'an 710071

Received date: 2017-08-23

  Revised date: 2017-11-15

  Online published: 2018-02-05

摘要

[目的/意义]随着科技文献资源的急剧增长,用户淹没在科技文献的海洋中,为用户提供快速、精准的细粒度知识元服务将成为未来文献知识检索的发展趋势。[方法/过程]在分析科技文献文本结构的基础上,逐步深入到科技文献的内容中,以期通过构建一种面向科技文献知识表示的知识元本体模型,将科技文献内容中句义完整的细粒度知识点表示成具有统一结构的知识元。[结果/结论]以一篇科技文献为实例,展示笔者提出的基于知识元本体模型的科技文献知识表示方法,但该示例仅呈现了科技文献中引言部分的相关知识点,需进一步验证该知识元本体模型的有效性。

本文引用格式

秦春秀 , 杨智娟 , 赵捧未 , 刘杰 . 面向科技文献知识表示的知识元本体模型[J]. 图书情报工作, 2018 , 62(3) : 94 -103 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2018.03.012

Abstract

[Purpose/significance]With the rapid growth of scientific literature resources, users are surrounded by the ocean of scientific literature, and the future trend of the document knowledge retrieval is to provide users with fast and accurate fine-grained knowledge element services. [Method/process]Based on the analysis of the content structure of scientific literature, this paper went gradually and deeply into the scientific literature contents, with a view of constructing a knowledge element ontology model of scientific literature for the knowledge representation, to express fine-grained knowledge points owning holonomic sentence meanings in the content of scientific literature as knowledge elements with a unified structure. [Result/conclusion]The paper illustrates the rationality of the model of scientific literature by the means of displaying the content of a scientific literature, but this example only shows knowledge points in the introduction of scientific literature and the knowledge element ontology model needs to be further verified.

参考文献

[1] GU X, BLACKMORE K L. Recent trends in academic journal growth[J].Scientometrics,2016,108(2): 693-716.
[2] 化柏林,刘一宁,郑彦宁. 针对学术定义的抽取规则构建方法研究[J].情报理论与实践,2011,34(12):5-9.
[3] 化柏林.学术论文中方法知识元的类型与描述规则研究[J].中国图书馆学报,2016,42(1):30-40.
[4] 温有奎,温浩,徐端颐,等. 基于创新点的知识元挖掘[J].情报学报,2005,24(6):663-668.
[5] 秦春秀,刘杰,刘怀亮,等. 基于知识元的科技文本内容描述框架研究[J].图书情报工作, 2017,61(10):116-124.
[6] 肖泉,蔡淑琴,叶波. 基于超图结构的知识相似度计算模型研究[J].情报学报,2010,29(5):805-812.
[7] 马创新,陈小荷,曲维光. 经典古籍注疏文献的知识网络研究与设计[J].图书情报工作,2013,57(9):124-128.
[8] 吴思竹,李峰,张智雄. 知识资源的语义表示和出版模式研究——以Nanopublication为例[J].中国图书馆学报,2013,39(4):102-109.
[9] 王宇,刘淼. 一种基于知识元的期刊文献知识仓库构建[J].情报理论与实践,2013,36(8):91-94.
[10] 索传军. 知识转移视角下的学术论文老化与创新研究[J].图书情报工作,2014,58(5):5-12.
[11] 高俊芳. 云计算下的高校图书馆学科知识服务研究[J].图书馆学研究,2015,33(2):54-58.
[12] 化柏林. 基于NLP的知识抽取系统架构研究[J].现代图书情报技术,2007,2(10):38-41.
[13] 宋继华,李国玉,王宁.《说文解字》音义关系的产生式表达[J].中文信息学报,2006,20(2):53-59.
[14] 徐晨飞,倪媛,钱智勇. 基于本体的"江海文化"文献知识组织体系构建研究[J].现代情报,2015,35(10):62-71.
[15] MARCONDES C H, COSTA L C D. A model to represent and process scientific knowledge in biomedical articles with semantic web technologies[J]. Knowledge organization,2016,43(2):86-101.
[16] 熊李艳,陈建军,钟茂生. 基于E-A-V结构的概念图匹配算法[J].计算机应用研究,2014,31(8):2290-2293.
[17] 李军锋,吕学强,李卓. 专利领域本体概念语义层次获取[J].情报学报,2014(9):986-993.
[18] 温有奎,焦玉英. Wiki知识元语义图研究[J].情报学报, 2009,28(6):870-877.
[19] 姜永常. 知识网络链接的理论基础与基本原则[J].图书馆, 2012(2):31-34.
[20] 魏伟,郭崇慧,唐琳,等. 基于知识元的文献挖掘研究——以粤海关文献资料为例[J].情报科学,2017(6):138-144.
[21] 王静,刘成山,秦春秀. 一种基于模糊Petri网的知识元语义集成方法[J].情报理论与实践,2017,40(9):140-144.
[22] 温浩,温有奎. 主题成因的知识元本体转换模型研究[J].情报学报,2011,30(11):1123-1128.
[23] 温有奎,徐国华."认知元"的三维结构理论[J].情报学报,2004,23(2):242-246.
[24] 邹永利. 学术文献的非主题特征及其意义[J].中国图书馆学报,2011,37(3):100-107.
[25] 焦玉英,符绍宏,何绍华. 信息检索[M].武汉:武汉大学出版社,2008.
[26] 李湘东,丁丛,高凡. 基于复合加权LDA模型的书目信息分类方法研究[J].情报学报,2017,36(4):352-360.
[27] VAUGHAN M W, DILLON A. The role of genre in shaping our understanding of digital documents[EB/OL].[2017-11-15].http://arizona.openrepository.com/arizona/bitstream/10150/105 666/1/MvAd1998.pdf.
[28] DING Y, LIU X, GUO C, et al. The distribution of references across texts: some implications for citation analysis[J].Journal of informetrics,2013,7(3):583-592.
[29] 王鹏,赵逢禹,陈章. 基于分层分割的科研领域文本信息挖掘[J].情报学报,2015(1):85-91.
[30] YEPES A J, MORK J, ARONSON A. Using the argumentative structure of scientific literature to improve information access[EB/OL]. [2017-11-15].http://www.aclweb.org/old_anthology/W/W13/W13-19.pdf#page=114.
[31] 朱丽萍,李洪奇,杨中国,等. 一种面向科技文献引言的信息抽取方法[J].山东大学学报理学版,2015,50(7):23-30.
[32] 陆伟,黄永,程齐凯. 学术文本的结构功能识别功能框架及基于章节标题的识别[J].情报学报,2014(9):979-985.
[33] 化柏林. 针对中文学术文献的情报方法术语抽取[J].现代图书情报技术,2013(6):68-75.
[34] 连燕华,马晓光. 评价过程分析模型探讨[J].研究与发展管理,1999(3):1-5.
[35] ZHANG L. Grasping the structure of journal articles: utilizing the functions of information units[J].Journal of the Association for Information Science & Technology,2012,63(3):469-480.
[36] GRUBER T R. Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing[J]. International journal of human computer studies,1995,43(5-6):907-928.
[37] 王洪伟,霍佳震,王伟,等. 面向语义检索应用的本体模型结构设计[J].系统工程与电子技术,2010,32(1):166-174.
[38] 张晗,徐硕,乔晓东. 融合科技文献内外部特征的主题模型发展综述[J].情报学报,2014(10):1108-1120.
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