如何利用因特網進行文獻信息檢索

摘要：本文主要介紹了Internet及其萬維網的檢索功能及其工具，并提供了一些常用檢索策略，旨在幫助論文寫作者更好地利用Internet進行文獻信息檢索，以提高其論文寫作的速度與質量。

關鍵詞：因特網 萬維網 文獻信息檢索

1. 引言

論文寫作是一項艱巨、復雜、嚴肅的科研活動，是一種創造性的思維活動，且通常是以前人的學術思想和已有成就為起點，不能憑空進行。因此要寫作一篇論文，首先要了解該領域中的已有成就及已出現的新問題、新理論、新觀點，這就需要掌握相當數量的文獻資料。如今是信息網絡時代，如何在浩如煙海的信息海洋中快捷、準確地找到所需的文獻資料，并能以最少的時間和精力最充分地占有所需文獻資料，已成為衡量一個人科研能力及寫作能力的標準之一。因此，學會如何利用因特網進行文獻信息檢索，是順利、快速完成論文寫作的關鍵。

2.因特網常用功能和檢索工具簡介

文獻信息檢索工具主要包括書目、索引、年鑒、文摘、辭書、類書、百科全書等類型。利用Internet可在網絡中查詢到這些工具，也可利用這些工具在Internet上查找所需信息。要充分有效地利用Internet，首先要了解其主要功能及主要檢索工具。

因特網（Internet）也稱互聯網，是全球最大的、開放的、由眾多網絡互連而成的計算機網絡體系，是一個集各個部門、各個領域的各種信息資源為一體，供網上用戶共享的信息資源網。它是一個信息社會的縮影。因特網上全球信息資源量非常龐大，這就是其優越性和實用性。

因特網中可使用的信息檢索工具很多，常用的有WWW(World Wide Web——超文本信息檢索工具)、電子郵件、遠程登錄、文件傳輸（FTP/file Transfer Protocol）、新聞組（Newsgroup）、WAIS(全文檢索工具）等。電子郵件是快速、簡便、高效、價廉的通信工具，已成為因特網功能中使用頻率最高的一個。遠程登錄（Telnet）是在網絡通訊協議Telnet的支持下，使用戶自己的計算機暫時成為遠程計算機的一個終端。當用戶登錄遠程計算機成功后，用戶可實時使用遠程計算機對外開放的相應資源。新聞組是分布于世界各地的專題討論組系統，按主題分類，共有15000多個小組，用于發布公告、新聞及文章，較新的信息可在此獲得。文件傳輸是由文件傳送協議支持的，用于在因特網上的兩臺計算機之間文件的互傳，可傳送幾乎任何類型的文件。WAIS是基于文件內部關鍵詞的因特網檢索工具。用戶只要在WAIS給出的信息列表中，用光標選取希望查詢的信息資源名稱，然后給出一個或多個要檢索的關鍵詞，系統就能自動遠程查詢。WWW是一個基于超級文本方式的信息檢索工具。在WWW上可實現信息的收集、組織、加工、傳遞和檢索等。WWW可說是當今全球最大的電子資料世界，它可通過超鏈接得到與當前結點相關的其他結點的信息，包括文本、圖像、語音等各種媒體的數據。WWW的概念幾乎等同于因特網，所以靈活使用WWW的檢索工具有利于提高利用因特網進行文獻信息檢索的效率。

3.WWW常用的檢索工具

3.1 AltaVista(http://altarvista.Digital.com)

AltaVista 可以說是目前最大的網絡搜尋數據庫。在其中可查到一些偏僻的站點。它分簡單查詢和高級查詢。簡單查詢用不同的句法組合來表示詞語、相鄰詞、必用詞和禁用詞，可用網頁名、URL關鍵詞等作為提問檢索。高級檢索可用布爾邏輯檢索運算符，如AND、 AND NOT、 OR和NEAR，來組合單詞和詞語，用括號來表達運算順序。如檢索詞有大小寫之分，AltaVista將按原樣檢索。要檢索的詞組應打上引號。檢索結果的顯示方式可自定義，AltaVista提供“簡單”、“標準”、“詳細”3種輸出格式。AltaVista的“Related Searches”可進行相關信息的檢索，也可檢索很特殊的課題。

3.2 Excite(http://www.excite.com)

Excite包含了5000萬網頁數據，既提供網絡搜索，又提供網絡目錄、新聞摘要、站點評述等。允許用戶以自然語言提問，能自動處理同義詞和相關詞。高級檢索選項能夠指定確切詞序、特定域名類型和語言，從而縮小檢索范圍，但不支持布爾邏輯運算。

3.3 Google(http://www.google.com)

Google 是最大的搜索引擎之一。它自動將and加在各檢索詞之間，因此，在檢索時，如要改進檢索式加入新的檢索詞即可。但“the”， “of”之類的詞往往被忽略，如需這些詞就要在它們之前加“+”號。Google不支持模糊檢索，如要查找“do”，它就不會理會“does”。如用戶需按類別進行搜索，可利用界面上端的“Categories”。利用Google的“高級選項”，可將詞組放入圓括號中檢索，也可通過在不需要的詞前加“-”號剔除這些詞，還可將檢索限制在特定的域名類型內，如net、edu、org等。

3.4 Infomine(http://infomine.ucr.edu)

Infomine是第一個比較具有學術性的搜索引擎。數據庫中的資料由人工選取，可以按照主題、標題、關鍵詞和作者姓名檢索；也可用模糊檢索功能。在這可找到文章的簡介或全文。如果學術課題較寬泛，又正好符合其中某個數據庫，Infomine會是最佳選擇。

3. 5 OpenText(http://www.Opentext.com)

OpenText可搜索所有站點的Web頁面的每個詞，這里已建立了210億個詞和詞組的索引，并提供3種檢索：1）簡單查詢，用關聯詞或用OR、AND 進行組配查找。2）強力查詢（Power search）可從兩方面限定檢索結果。一是Anywhere，可在整個網頁范圍檢索，相當于全文搜索；二是Sumary，對每個網頁的摘要、標題、URL、超文本鏈接等進行布爾、鄰接和字段查詢。3）加權查詢，可對單詞和詞語加權，且可指定查詢位置。此外，還可在第一次檢索基礎上進一步檢索，可選擇“find similar pages”查找有關結果。

3.6 Yahoo（雅虎）(http://www.yahoo.com)

雅虎可說是互聯網主題分類檢索工具的開創者，目前擁有的數據庫不少于65000個。主頁由菜單條、關鍵詞檢索區、主題分類區、其他服務等四部分組成。菜單條提供最新網址、推薦網址、免費電子郵箱、信息定制等服務。檢索區包括檢索表和參考工具條，Search為高級檢索鍵。主題分類區是雅虎雅虎的核心，目錄分為14大類，每大類下又分更多的子類。檢索時按分類檢索，方便快捷。

此外，search.com可檢索網絡和專業搜索引擎，能夠按類別或關鍵詞檢索。其他的搜索工具還有Lycos(http://www.lycos.com)、Webcrawler(http://webcrawler.com)、Infoseek(http://www.forseek.com)等。

該如何選擇這些網絡檢索工具？一般來說，一般性瀏覽查詢可用雅虎；關鍵詞不很明確時，可用Excite進行概念查詢；如檢索全文或短語，則用OpenText或Excite；檢索圖片、聲音、視頻文件可用Lycos；查找相關網址可用Excite；反向查詢可用Webcrawler；查較冷僻的站點，可用AltaVista；查期刊文章、圖書館資料可用The Electric Library。此外還可搜索專業數據庫。如心理學專業的可查詢Psychcrawler(http://www.psychcrawler.com)；語言學的可查詢語言學語料庫（http://engserve.tamu.edu/files/linguistics/linguist/datasources.htm。

另外還可通過網上的虛擬圖書館、百科全書、目錄、索引等進行在線檢索。

4.檢索策略

網上的文獻信息可以說應有盡有，但有時就是因為信息量太大，搜索到的結果繁雜，還要花很多的時間進行篩選，檢索效率就會降低。所以如果掌握一定的策略、技巧，檢索工作就會事半功倍。

4.1使用專業術語，提高命中率

在進行檢索時，利用研究領域內的標準術語進行檢索，更能提高命中率。比如，想查詢文學教育方面的信息，輸入“讀者反饋”要比輸入“文學教育”找到的信息更能反映學術調查的結果。所以在閱讀相關領域中的文獻時，要特別注意學者們經常使用的標準詞匯表或文獻中的高頻詞，以便在檢索時提高效率。

4.2 運用布爾邏輯檢索

布爾邏輯檢索是在檢索式中含有邏輯運算符。邏輯符的作用是將計算機檢索中的各個檢索詞進行邏輯組配，從而構成檢索提問式。邏輯運算符有三種：1) 邏輯與，用“AND”或“*”表示。A*B 表示同時A、B兩個詞的文獻；2）邏輯或，用“OR”或“+”表示。A+B表示同時含有A、B兩個詞的文獻，或含有其中一詞的文獻；3）邏輯非，用“NOT”或“-”表示。

不是所有的搜索引都支持布爾邏輯運算符，在使用時首先要了解各種搜索引擎的功能和運用方法，了解搜索時需要使用哪些運算符，哪些不需要，以提高效率。

4.3 變換檢索詞

由于人的理解、知識面、所站的角度不同等因素的影響，在對同一事物的描述中，所用的概念有可能不同，對于外來詞，在很多時候也有不同的譯法，在這種情況下檢索時可進行概念替換，變換檢索詞。

4.4學會使用收藏夾

當找到相關網站時，可將其收入收藏夾保存，以后如想再利用，就可直接點擊，不用重新搜索，由此提高檢索效率。

5. 結語

以上簡單介紹了因特網的常用功能及主要檢索工具，并提供了一些搜索策略，以期能為不熟悉網絡的寫作者提供一些幫助。當然，要充分利用網絡的豐富資源，使網絡成為真正的寫作幫手，還需要更深入地了解、熟悉網絡檢索工具及檢索策略，還需熟悉一些專業網站或數據庫，更需在實踐中不斷地操作，才能得心應手。

參考文獻：

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