基于數字圖書館知識組織策略研究

摘 要：數字圖書館知識組織策略是傳統圖書館數字化轉型從而提供知識服務的重要舉措。明確數字圖書館與傳統圖書館知識組織的異同，有助于更好地進行數字圖書館的知識組織。闡述數字圖書館知識組織所應采取的策略。

關鍵詞：數字圖書館；知識組織策略；元數據

中圖分類號：G250 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）21-0233-02

一、采用分類主題一體化的知識組織模式

隨著信息技術特別是檢索技術的發展，我們應該利用分類主題一體化方式來進行數字圖書館的知識組織。這是因為分類主題一體化實現了分類語言與主題語言的結構整合和性能互補，其優點是：（1）標引人員可以用它同時完成分類標引與主題標引，兩種數據可以互相轉換，節省了人力、物力和時間；（2）用戶可以在一個檢索系統中進行主題字順檢索和分類檢索，既方便了用戶，又提高了檢索效率；（3）在先編分面分類表，再編字順敘詞表的情況下，可以保證編表選詞的全面性和均衡性，有助詞間關系顯示的完整性和準確性；（4）依據人工擬定的分類表或分類表數據，可以由計算機自動生成字順敘詞表，提高編表的速度與質量；（5）有助于建立一個統一機構來負責一體化語言的編制與管理；而且因為目前已有一些機構（包括數字圖書館）開始利用基于分類主題一體化知識組織模式的雛形——搜索引擎來組織網絡信息。

目前數字圖書館實際可行的知識組織模式是用分類主題一體化的方式對知識進行組織。它應該包括三個部分：（1）一個結構簡明的知識分類體系，通過該知識分類系統，實現對信息知識領域的宏觀控制；（2）一個智能化的控制詞表，實現對作者語言與用戶語言的控制和轉換；（3）建立分類體系與控制詞表的系統聯系，即可將標引語言進而也將作者語言和用戶語言納入分類體系，來實現自然語言檢索。

二、利用元數據來組織數字圖書館知識

（一）知識發現

互聯網搜索計劃（TheIntemetScoutProject）中的艾薩克項目（Projectlsaac）主要負責分布式元數據館藏的建立、維護、索引與檢索，已經取得了一些進展。它利用國際標準化協議，如輕權目錄訪問協議（LDAP）和公共索引協議（CIP）來把地區性分布式元數據館藏連接成一個虛擬的元數據館藏。通過這個虛擬的元數據館藏，用戶可以查詢在不同地點的多個館藏信息，并得到單一的“選中列表”或結果集。這時用戶就可仔細觀察元數據記錄，或者訪問實際網絡資源。

主題服務中的資源組織與發現項目（ROADS）作為英國電子圖書館計劃的基礎項目，能夠為某些領域（如醫學、化學）專家提供一種人工獲得高質量信息數據庫的知識發現機制。每個ROADS數據庫由一系列元數據模塊組成，每個模塊代表不同的信息資源。國際互聯網匿名文件傳輸協議存檔模塊（1AFATemplate）被用來作為所有ROADS數據庫的元數據標準，所有ROADS數據庫通過它實現相互兼容。ROADS還可由最高網關無縫訪問所有子網關，從而提供全面、準確、高質量的信息與知識。

（二）知識保存

如今我們面臨著數字信息與知識的長期保存問題，而數字信息與知識的長期保存都與元數據的創建和維護有關。數字檔案館中的大學研究圖書館合作模型研究項目為開放式存檔信息系統（OAIS）建立了一個參考模型，并被視為國際標準草案。OAIS參考模型運用信息對象類目分類法標識和區分了用來支持數字信息與知識保存的不同種元數據，并把每種信息與知識和它的元數據作為一個“信息包”（1nformationPackage）捆在一起。一個信息包由“內容信息”（Contentlnformation）和“保存描述信息”（PreservationDescriptionlnformation）兩部分組成。內容信息聚集了各種保存數字資源或數據對象，保存描述信息則聚集了各種描述元數據。

為利用元數據來長期保存數字信息與知識，網絡化歐洲存貯圖書館（NEDLIB）定義了一種電子出版物存貯系統（DSEP）。它由攝人、存檔、保存、數據管理、訪問和系統管理六大模塊組成，各模塊分別利用不同種元數據來共同完成對數字信息與知識的長期保存。攝人模塊接收提交信息包（SubmissionlnformationPackage，SIP），SIP用來收集圖書館或其他部門遞交的出版物信息。通過核實出版物和建立元數據后，SIP就轉變成存檔信息包（Archi-vallnformationPackage，AIP）進入存檔模塊，而元數據被送到數據管理模塊；存檔模塊存貯AIP和比特流，并按要求把AIP傳送到訪問模塊；保存模塊負責保存策略——遷移和仿真的執行，并把產生的保存型元數據反饋給數據管理模塊；數據管理模塊為系統管理模塊存貯了監控存貯系統的元數據；訪問模塊通過傳播信息包實現對電子出版物及其相關元數據的利用；系統管理模塊監控DSEP系統的存檔程序。

三、采用專家系統來組織數字圖書館知識

專家系統是一種智能計算機程序，它用一定的知識和推理進程去解釋通常需要人的知識和經驗才能解決的復雜問題。專家系統由知識庫、推理機制、知識獲取和用戶界面組成。

（一）知識表示

知識表示就是關于如何描述事物所作的一組約定，是知識的符號化過程。從專家系統用戶的角度來看，只有具有可理解性、可訪問性和解釋性的知識表示才是合理的。一般說來，知識表示方法可分為兩類：說明式方法和過程型方法。

1.邏輯表示，即使用常數、變量、函數、謂詞、邏輯聯結詞和量詞等概念，把事實表示成某種邏輯中的邏輯公式，知識庫看成是邏輯公司的集合。

2.語義網絡，即是一個由表示實體、概念、情況等的結點和表示結點間關系的弧或鏈組成。用語義網絡表示知識，可對領域問題進行明顯的、結構的語義學描述，尤其是表示分類層次結構。

3.框架，是關于一個事物的詳細的知識和經驗的匯總，它由一組槽組成，每個槽描述事物的一個方面。

4.產生式規則，是一種前因后果式表達模型，由兩個部分構成，前一部分稱之為條件，如狀態、前提、原因等；后一部分稱為結果，如活動、結論、后果等。

（二）知識獲取

知識獲取是把用于解答專門領域的問題的知識從擁有這種知識的知識源取出并轉換為一特定計算機表示，或從經驗中抽取知識并將其轉換為一特定的計算機表示。在數字圖書館知識組織中，知識獲取的主要步驟依次是：

1.問題識別。這一階段的主要任務是明確專家系統在數字圖書館知識組織中的作用，概括地了解完成相應任務所需要的各種知識，可以通過對話方式、口述備忘錄、觀察專家工作過程及其他合適的輔助工具系統。在這里有三方面的工作：其一是要把數字圖書館知識組織問題通過輸入輸出進行確定化；其二是確定人工智能的必要性；其三是對所用的知識源進行判別，以選擇最為合適的知識。

2.概念化。這一階段要盡可能仔細地分析專家系統所要解決知識組織問題的性質，以建立一個適宜的問題求解過程模型。即把數字圖書館知識組織專家解決問題的過程和推理過程明確起來，把概念與重要概念的關系明確起來，并為有關專家模型、用戶模型提供有關概念，加速抽取目標知識的過程。

3.形式化。這個階段是把由概念化階段中所明確的概念、重要概念、部分問題等用專家系統構筑工具的框架形式表示出來，根據模型的情況選擇合適的人工智能方式，對框架內的知識進行結構化。形式化過程需要考慮假設空間、過程模型、數據的特征等三個問題。為明確假設空間，必須將概念形式化，再將這些概念連接起來。

4.實現。這階段是將形式化的知識映射到為此問題選定的工具表示框架中，即把形式化的知識通過知識表示框架變換為計算機上推理實現的某種形式。

5.測試。在已構成了原型知識庫的基礎上，必須對知識庫進行修改、再構造，其中包括重新設計形式化概念、表示方法或實現系統的精練。它有兩種方式，一種是靜態測試，主要檢驗知識庫構造的整體性；一種是動態測試，主要檢驗知識庫的一致性。

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