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主题:出版研究论文写作 时间:2019-09-16

科研数字化背景下的图书馆语义出版,该文是出版研究毕业论文格式模板范文与语义和数字化和图书馆方面论文范文资料.

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[摘 要]对语义出版的相关研究进行梳理分析,指出语义出版对科研交流系统的影响,可以提高科研数据处理效率、满足科研数据利用需求、促进文献评价多维化.从建立框架模型、揭示语义关系等层面,分析了科研数字化潮流下语义出版的实现方法,并在分析语义出版技术路线基础上,研究语义出版的发展阶段,展望语义出版的发展前景.

[关键词]科研数字化语义出版研究

[分类号]G234

移动互联网技术的进步,微信、微博等新媒体的广泛应用,改变了传统的科学研究范式,掀起了科研数字化浪潮.面向特定学科的智能检索、数据挖掘、自动超链接技术,为科研人员获取、传递、共享信息提供了便利,打破了科研交流的国界、区域限制,也促进了科研数据的“爆炸式”增长.随着跨学科研究的不断深入,科研人员提升了数据利用要求.数字出版通过导入文字、表格、图片的知识表达方式,虽然可以提供大量信息,但增加了阅读、分析、存储等环节的难度,影响了用户信息组织的效率.面对复杂的科研数据整合任务,如何借助智能化技术,分析不同出版内容之间的内在联系,帮助科研人员发现异构资源之间的规律,成为科研数字化背景下的重要挑战.为方便用户了解、分析复杂的数据体系,通过数据之间的关联度,提高数据整合与知识发现的效率,图书馆、学术出版机构与科研人员,纷纷将目光投向语义网领域.基于语义网技术的信息发布、集成框架设计,以及不同信息标准和语义网的结合,形成了语义出版模式.它通过对出版内容进行语义识别,使其能够被机器理解,增加了内容的互操作性,方便用户学习复杂的知识体系.作为数字出版的高级形式,语义出版逐渐成为学术出版的主流方式,将对科研活动产生深远的影响.

1 语义出版的相关研究进展

1.1 语义出版的概念

2000年,B.Lee提出语义网的概念,指出语义网通过嵌入机器可以识别、代表数据知识内在关联的语义标注,使得机器可以自动分析处理数字化资源,提高科研数据智能化处理水平.语义网技术与数据挖掘等信息技术的结合,以语义标注的方式,可以显著增强出版内容的可操作性,揭示不同信息的内在关联,优化出版流程.D.Shotton等从语义技术角度,对传统出版方式进行改进,于2009年提出语义出版的概念[1].这是一种依托语义网、语言处理、可视化等多种技术,对数字出版物进行语义化操作,进而形成语义出版物的过程.作为语义网技术的实践应用,语义出版具有方便阅读、精准查询、交互操作等诸多优势,也得到众多领域的广泛关注.

1.2 语义出版的研究对象

语义出版在形成之初,其研究对象主要为学术论文资源.它借助语义技术对学术论文进行语义标识,从中抽取易于分析处理的数据,实现相关文章的自动化链接,使得论文出版方式更为智能化.科研数字化背景下,科研数据类型更加多元,包括事实型、关联性、术语型等,语义出版的研究对象也在不断拓展,多媒体资源、文献型学术资源等成为主要研究对象.它通过揭示不同文献中知识单元之间的语义关系,实现研究对象与其他文献资源之间的连接,促进信息的动态链接.语义出版也支持对网络文献进行自动化分析,通过分析在线文献的内在逻辑,将不同的事件、资料等联系起来,为基于语义的非线性阅读提供支持.

1.3 国内外研究实践

国内外学者早期对语义出版的研究,主要集中在数字出版与语义网的关系方面[2].一些学者指出,语义网技术以建立本体的渐进方式,提高了出版内容的组织传播效率,是对数字出版的优化.随着研究的深入与应用范围的扩大,对于语义出版的研究更加注重可操作性.我国人民出版社在2010年召开的数字出版年会上,对外演示了各类自动语义识别工具,为人们整合利用知识资源提供了新途径.2012年,欧洲国家召开以“语义网和数字出版”为主题的学术会议[3].2015年,W3C发布基于WAIARIA模块的语义出版标准规范,结合已发布的数字出版注释用例,明确定义属性、本体等概念,提供多种语义表达方式,使得数据语义处理更为便利.语义出版对资源的深度开发与揭示,远超过图书馆现有利用现状.目前国内图书馆界对语义出版的研究相对滞后,只有国家图书馆等少数机构开展了语义出版实践,尚未提升到对面向知识发现的出版模式的探索.2011年,国家图书馆启动“中国记忆”项目,借助语义出版技术对非遗文化资源进行再现和共享,开创了我国非遗保护先河.2014年,上海图书馆年设立科研项目,研究纳米语义技术在图书馆中的应用.2016年,浙江大学图书馆提出“基于内容与服务的文献保障体系建设”规划,指出在语义出版宏观环境下,确立文献建设的语义出版模式发展方向.

2 语义出版对科研交流系统的影响

语义出版注重内容管理与语义标识,围绕数字出版内容进行组织策划,增强了不同环节的联系,使数字资源得到深入加工处理,基本流程如图1.作为更高级的出版形态,语义出版提供了智能检索、可视化等多种服务方式,推动了学术文献出版模式革新,对科研交流活动也产生了深远的影响.

2.1 提高科研数据处理效率

科研过程中搜集整理相关文献资料,并深入阅读分析,占据了科研人员的大量时间.根据美国N的统计报告,一个科研人员在文献资源查找、整理与消化方面,所占用的时间超过科研总时间的50%.若每个科研人员都单独开展这项工作,不仅导致重复劳动,也无法保障文献处理的准确率[4].在科研数字化背景下,语义出版的引入,将大量需要科研人员完成的文献梳理工作,交由出版系统完成,通过出版商与科研人员的协同合作,有望提高科研工作效率.学术出版机构具有丰富的文献处理经验,他们与作者联系密切,也拥有专业的编辑队伍.依托语义网等技术,出版机构可以从源头上对文献资源进行语义标注,体现不同资源之间的关联,以可视化的方式呈现文献分析、聚合结果,帮助科研人员获取更多信息,真正将科研人员从繁重的文献组织整理任务中解脱出来.

2.2 满足科研数据利用需求

在跨学科研究背景下,科研人员面对复杂的研究课题,往往需要对大量文献进行筛选、标引、注释与评估,从中发现特定学科领域的发展规律.这种阅读方式不仅在于解决微观问题,也需要对领域知识有宏观把握.为支持科研人员对学科知识的宏观阅读需求,出版机构可引入本体捕捉、聚合分类等技术,在语义出版过程中通过自动化知识抽取、对比与分析,建立不同形式的知识地图,帮助科研人员提高宏观阅读效率,并更好地应用于科研活动中.语义出版以语义网技术为基础,可以结合自然语言处理、数据挖掘等多种技术,对用户行为数据进行分析,揭示其兴趣爱好,为提供个性化服务提供依据[5].对信息服务机构而言,通过收集科研人员的检索、浏览与评价行为,对用户行为特征进行分析,可以找到与他们兴趣相似的群体.然后利用语义出版细化知识单元,规划海量资源的组织、聚合和发布方式,形成针对特定场景的系统化服务模式,为科研生命周期不同阶段的用户主动推送资源,满足他们的个性化需求.

2.3 促使学术评价方式多维化

科研工作者将自己的科研成果,在科研过程中的发现、经验教训等,组织整理为学术文章发表,可以为其他研究者提供借鉴.由于传统的学术文献出版方式,缺乏对文献内容内在逻辑的深度梳理,无法提取其中丰富的信息.而对于期刊文献的影响力评价,多根据引用率、下载量等指标开展,评价方式相对单一,参考价值有限[6].语义出版在改变学术出版方式的基础上,对文献评价方式进行了细化,不仅关注引用率,也关注与文献相关的浏览量、出版机构、基金等因素,能够从多个角度反映文献的学术影响力.如根据用户对文献资源的检索情况,通过语义标识与分析,可以获得各种检索关键词,如题名、作者、学科主题等,然后统计分析与评价.或者采用引文分析方式,从关联作者、团体、机构、时间序列等角度,对数据进行跟踪、统计与分析,揭示文献的研究重点与用户认可情况.

2.4 改变图书馆服务方式

由于图书馆在科研交流和日常的信息交流中扮演着重要角色,因而会对服务流程产生很大的影响.首先是信息粒度变小,信息与信息之间产生了多元的联系.信息粒度的变小将直接导致科研人员从原先论文、报告的需求变为对元知识的需求.信息传递的时效性加强,且科研人员对于信息准确性的要求提高.其次,由于语义化出版会将同类内容进行组织聚合,因而图书馆在向用户提供服务时,需要提供新的浏览终端(软硬件)来对这些信息进行展示.最后,图书馆需要深化知识服务.图书馆需要对目前已有的电子出版物进行回溯处理,为出版物之间建立多元的联系,实现用户需求同结果的语义匹配;还需要基于用户的行为数据,对其兴趣爱好进行标注,进而开展个性化服务,节省用户时间,提高服务效率.

3 科研数字化背景下语义出版的实现方法

语义出版涉及多个复杂的环节,为保障不同环节的有效衔接,需要依托数据挖掘、自然语言处理等技术,通过建立语义链接展示不同资源形成的逻辑结构.要想实现语义出版目标,可以从语义框架模型、语义标准规范、语义关系揭示3个层面实现.

3.1 建立框架模型

从宏观层面建立框架模型,如DBIU层次模型、数字资源聚合框架等,是实现语义出版常用的方式.其中DBIU层次模型分为数据、业务与用户3个层级,用户提出功能需求后,由业务层根据用户需求聚合数字资源,在语义描述与标注基础上,深入分析文献之间的关联,形成具有语义关系的知识网络.数字资源聚合框架涉及本体、关联数据、资源聚合与结果评价等步骤,可以通过语义化描述,将异构资源转化为统一格式,借助本体实现数字资源聚合,满足语义出版对数字资源的要求.随着语义网技术的进步,作为描述概念间关系的模型,本体具有很强的语义表达能力,能够发现不同概念之间隐含的关系,能够很好地解决数字资源的语义聚合问题[7].

3.2 语义标准规范

语义出版涉及一系列与文献资源相关的标准规范,如RDF、GBIF、Data Cite等.通过分析不同标准规范的特点与应用范围,在语义出版不同阶段选择对应的标准,可以促进文献资源的语义化关联,揭示其中隐含的规律.从语义标准研究视角看,部分学者倾向于从语义识别,或者语义关联分析角度,对文本资源内在属性进行定义和分类,然后选择合适的语义标准,挖掘特定类别文献的语义相似度.部分学者倾向于从语义映射和知识发现角度,抽取文献资源中隐含的概念,并进行语义标注,利用UMLS搭建不同资源之间的语义关系,如依据《中国图书馆分类法》中相应的标准规范,为文献概念提供统一的分类体系.而语义出版中涉及的分类号、主题词等概念,可以借助SKOS这套预设的语义词集成,明确描述不同概念之间的关系,方便机器理解与分析.

3.3 语义关系揭示

不同文献资源之间存在相互交错的、泛在的联系,表现在作者与作者、作者与出版机构、期刊与作者等之间的复杂关系.而不同概念之间,也存在不同形式的关联,如反义关系、包含关系等.对文献资源进行语义化描述,界定语义元素的类型与特点,在对各类知识进行组合基础上,依托机器推理、词典驱动等方法,实现对语义元素关系的深入分析,就可以揭示文献资源之间的语义关系.借助语义网技术,以有效的数据挖掘方式,对文献资源包含的语义要素进行抽取,从文献之间的关联,深入到不同概念之间的联系,在语义标引基础上形成语义链接,就可以构建对应的语义知识网络.这样不仅方便科研人员查找、分析相关文献,了解该文献在整个知识体系中所处的位置,保障语义出版与用户需求的匹配,也可以提高文献查准率.

4 语义出版的技术路线与发展前景

随着语义出版研究的不断深入,语义网技术与其它技术的结合方式增多,逐渐形成了以关联数据和本体为主的技术路线.大量与之相关的研究成果,深入揭示了语义出版的内涵,为语义出版应用范围的扩展奠定了基础.

4.1 基于本体的语义描述

本体在信息科学领域应用广泛,是描述特定学科领域概念之间关系,体现文献价值的有效工具.本体技术的引用,解决了语义出版中数据资源的特征描述问题,可以全面定义文献资源的特点.语义出版中通过建立本体,实现对知识对象的语义描述,可以详细、明确地展现概念体系.根据应用目的不同,语义出版中可以分为领域本体与文献本体两类.其中领域本体应用于专业学科领域,如医学、化学等,可以通过抽取领域知识,形成专业数据集,易于机器理解分析.它侧重对文献资源的内在结构、内容、属性等,进行综合分析与描述,展现文献的内外部特征[8].依据文献出版模型,对文献外部特征的描述,可以采用抽取异构化题录项信息的方式.而文献内部特征的描述,就需要做好文献内部语义元素识别工作,依托不同的语义技术对文献内容文本进行处理,并标注元素类别.例如,美国国家癌症中心属于资源系统,通过批量分析与基因疾病相关的文献,建立文献本体进行语义描述,发布了近100万个描述规范的人类基因科学陈述.

4.2 基于关联数据的技术框架

语义出版中关联数据的应用,为出版对象与外部数据资源的连接提供了技术框架,能够进一步丰富出版内容.语义出版中要求建立统一的资源描述框架,发现知识之间的关系,关联数据技术满足了这一需求.在语义出版过程中,虽然用户的外部资源获取,基于外部访问的关联数据应用等,可以丰富出版内容,但只有做好文献组织与语义处理工作,才能真正保障语义出版质量.关联数据是知识发现的基础,使得语义出版的知识关联、共享得以实现,提高了知识内容的聚合效应,提高了知识发现的准确性,因此成为语义出版的重要手段.在科研数字化背景下,基于关联数据的语义出版,改变了由关键词、作者、引文等形成的显性知识关联,转而关注与知识判定相关的观点相似度、引文频率等隐性因素(如图2),促进了文献内外部特征的语义联系,有助于构建更全面、立体的知识体系.

4.3 语义出版的发展阶段

语义出版的实现,离不开本体、语义网等技术的支持.因此,在医药、生化等语义网技术应用相对成熟的领域,语义出版获得了发展的土壤,并且随着应用需求的增多而不断改进.总体而言,可以将语义出版的发展分为初级、中级与高级3个阶段,其中初级阶段主要关注文献资源的外在特征;中级阶段关注对文献资源特征的语义描述,获得其中的隐性或半隐性知识;高级阶段则是对文献特征的全方位描述与语义标引.目前语义出版研究尚处于中级阶段,依然需要解决一些严峻的问题,如自动化程度低、语义出版发布机制不健全、标准规范较少等.而随着本体、自然语言处理等技术的进步,文献资源的更多隐性特征将会被挖掘,这也有助于规范化的语义描述,进而促进语义出版向更高层级的深度标引发展.

4.4 语义出版的发展前景

Did Shotton等认为,语义出版具有多方面的应用价值,其为出版机构的知识关联与深度挖掘提供了条件,在帮助用户发现知识过程中,也可以获得合理的利益回报,进而成为全新的服务方向.科研数字化潮流下,语义出版为科研人员提供了便利,基于语义标注的非线性阅读模式,减少了阅读障碍,提升了用户阅读体验.在学术出版领域,语义出版技术的应用,使得学术资源更易被理解和利用,能够实现与全新商业模式的结合,为用户提供全新的服务内容.如在作者信息描述方面,可借助DBLP关联数据集,构建与作者相关的概念框架,全面展示与作者相关的信息;将语义技术与Wiki 结合,方便科研人员间的信息交流;借助信息推送技术,主动为科研人员提供经过语义标注的文献资源.在教育出版、图书馆等领域,语义出版的应用,有助于用户更好地整合各类资源,通过灵活标注提高资源利用率.如BBC在体育赛事报道方面,借助语义出版技术加报速度.由此可见,语义出版为出版内容与用户需求的匹配,为个性化服务内容的实现奠定了基础,应用前景十分广阔.

5 结语

语义出版是数字出版领域的新形态,受到国内外学者的高度重视.经过多年的研究探索,语义出版的研究对象不断拓展,出版内容更加丰富,提高了出版物的交互与操作性,使得用户获取知识的体验进一步优化.然而应该看到的是,目前语义出版研究尚处于摸索阶段,还需要解决多方面的问题.在标准规范制定、自动化抽取等方面,语义出版还有很大的发展空间,这也是未来需要努力的方向.

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