基于智能主题图的科技文献细粒度知识组织模型

G350; [研究目的]大多数科技文献检索系统仍采用关键词方法对篇章级的科技文献进行描述和组织,这种知识组织方式缺乏对文献内容语义的丰富描述与组织,不能满足用户精准化的知识需求.为了实现对每篇科技文献内部内容的语义导航,向用户提供精准化的检索内容,对科技文献内部知识进行细粒度描述与组织变得更加迫切.[研究方法]结合智能主题图结构,构建了一个基于智能主题图的科技文献细粒度知识组织模型.该模型在分析文献集合的内部内容特征基础上,抽取文献内部的主题以及知识单元,将文献集合划分为资源层、知识单元层、主题层以及聚类层,并采用全信息相似度方法计算主题及主题之间的关联、知识单元及知识单元间的语义关联度.[研究结论]以《中国图书馆学报》中的部分文献为数据集进行实验,以图形化的方式对该模型进行了展示,并与传统检索结果进行比较,结果表明,本研究提出的科技文献细粒度知识组织模型能对知识单元进行较为准确导航与检索.