[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。
[Purpose/significance] Semantic annotation for academic journals is facing two major problems which are how to embody all the concepts in oneontology and mostannotation methods are single granularity semantic annotation models. This paper proposes a SKOS-based multi-granularity semantic annotation method for academic journal text resource, which holds great significance to the development of semantic annotation and provides a method to meetusers' academic information demands. [Method/process] With the SKOS description of thesaurus,this paper takes academic journal text for example to achieve a multi-granularity semantic annotation method and carry on an empirical study.[Result/conclusion] By setting up the experimental group and the control group respectively, the paper evaluates the annotation effect of the SKOS-based multi-granularity semantic annotation method.
[1] 余溢文, 陈爱萍, 赵惠祥. 基于语义网的学术期刊发展初探[J]. 中国科技期刊研究, 2013, 24(5):954-956.
[2] 邱均平, 牟楠, 楼雯,等. 国内外语义标注研究进展分析[J]. 情报理论与实践, 2014, 37(5):12-16.
[3] W3C.Introduction to SKOS[EB/OL].[2017-08-03].https:www.w3.org/2004/02/skos/intro.html.
[4] W3C.Datasets[EB/OL].[2017-08-03].https:www.w3.org/2001/sw/wiki/SKOS/Datasets.
[5] 范炜. 语义网环境中的叙词表实例研究——利用SKOS构造机器可理解的知识组织体系[J]. 情报科学,2006(7):1073-1077.
[6] 贾君枝. 简单知识组织系统与汉语主题词表[J]. 中国图书馆学报, 2008, 34(1):75-78.
[7] 张士男, 宋文. 《科图法》SKOS描述方案设计[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(6):7-11.
[8] PASTORSANCHEZ J,MARINTEZ J,RODRIGUEZMUNO V.Advantages of thesaurus representation using the simple knowledge organization system (SKOS) compared with proposed alternatives.[J]. Information research an international electronic journal, 2009, 14(4):422-432.
[9] 王茜, 陶兰, 王弼佐. 语义Web中基于SKOS的知识组织模型[J]. 计算机工程与设计, 2007, 28(6):1441-1443.
[10] 熊太纯. 基于SKOS的网络信息资源主题标引[J]. 图书馆学研究, 2009(7):63-66.
[11] 朱嘉贤, 白伟华, 李吉桂. Web资源的多粒度语义标注及其应用技术研究[J]. 计算机科学, 2011, 38(8):83-87.
[12] 魏墨济, 于涛. 基于领域本体的专业文档语义标注方法[J]. 计算机应用, 2011, 31(8):2138-2142.
[13] 冷伏海, 白如江, 祝清松. 面向科技文献的混合语义信息抽取方法研究[J]. 图书情报工作, 2013, 57(11):112-119.
[14] CUNNINGHAM H, MAYNARD D, BONTCHEVA K, et al. A framework and graphical development environment for robust NLP tools and applications[C]//Meeting of the Association for Computational Linguistics, July 6-12, 2002, Philadelphia, Pa, Usa. DBLP, 2002:168-175.
[15] DBpedia.DBpedia home[EB/OL].[2017-08-05].http:.wiki.dbpedia.org/.
[16] FERNANDEZ N, FISTEUS J A, FUEENTES D,et al.A Wikipedia-based framework for collaborative semantic annotation[J].International journal on artificial intelligence tools, 2011, 20(5):847-886.
[17] 汤怡洁, 张敏, 丁晓芹. 基于关联数据的集成信息平台语义化实现方法研究[J]. 现代情报, 2016, 36(6):66-73.
[18] 徐绪堪, 房道伟, 蒋勋,等. 知识组织中知识粒度化表示和规范化研究[J]. 图书情报知识, 2014(6):101-106.
[19] 顾立平.数据治理——图书馆事业的发展机遇[J].中国图书馆学报, 2016, 42(5):40-56.