基于語義關聯的智庫資源知識組織研究

李慧佳 王楠

摘? ?要：智庫是知識決策咨詢體系的重要組成部分，其主要通過智庫資源的知識發現和智庫專家的經驗智慧相結合來生產智庫產品，進而影響相關領域的知識決策。利用語義關聯來構建的智庫資源知識組織體系可實現智庫資源的知識化、有序化、關聯化組織，從而實現智庫資源的利用、共享、傳播和增值等知識化服務。

關鍵詞：智庫;語義關聯;知識組織;CSpace DR;知識服務;知識決策

Abstract Think tank is an important part of the scientific and technological strategic decision-making consulting system， through the vast amount of knowledge resources and experience and wisdom to influence the relevant areas of knowledge decision-making. This paper constructs knowledge organization system framework of think tank resources with semantic link， so as to realize the knowledgeable， ordering and linkable of think tank resources， and then realize the use of think tank resources， sharing， dissemination and value-added knowledge services.

Key words think tank; sematic link; knowledge organization; CSpace DR; knowledge service; knowledge decision

在邁向知識決策的道路上，智庫占據重要的地位。智庫通過海量的知識資源和智囊團的經驗及智慧來影響相關領域的知識決策，因此由專家、機構、資訊、智庫出版物、專題數據庫等組成了智庫這一共同體。在以知識創新引領創新驅動發展的戰略背景下，智庫作為決策咨詢體系的重要組成部分，針對不同領域構建基于語義關聯的智庫資源知識組織體系，一方面可為創新型的科技戰略研究、科研績效分析、科技與產業競爭力分析等科技決策與咨詢工作提供流程框架，最終形成以各領域語義關聯知識資源發現組織、集成和深度分析能力為基礎，有效開展面向領域科技決策需求的戰略情報研究與智庫服務能力體系，另一方面可為決策者、智庫專家等用戶提供精準的智庫資源服務。

1? ?資源知識組織是智庫決策的有效支撐

近幾年，大數據時代的到來和智庫數量呈現飛躍式增長的趨勢，使得決策者和智囊團專家陷入信息泛濫、信息無序的困境中，大量過剩的信息反而成為智庫決策束縛。迫切需要能夠將智庫資源進行科學處理、組織、關聯，最終形成真正可以解決現實問題的知識資源。

1.1? ?從元數據到語義關聯：不斷發展的知識組織方法

在知識計算等技術的推動下，知識組織的方法、工具從元數據、本體模型、知識地圖，到語義關聯，得到了不斷的繼承和發展[1]。其中，基于元數據的知識組織方式主要擅長揭示文獻資源整體結構，但無法實現異構資源之間錯綜復雜關系的揭示;基于本體模型的知識組織主要是通過詞表、語義關聯技術、領域本體等方法來構建知識組織框架，是目前較為流行的知識組織方法之一。如JeromeDL項目通過構建MareOnt本體來實現各種元數據的語義轉換[2]。但此種方法受到資源質量參差不齊、學科領域差異性，以及缺乏可用的互操作性標準和規范等方面的因素的制約，導致本體模型在構建知識組織的可操作性較差。以知識地圖的方法進行學術資源的知識組織，主要是通過可視化的形式來展示資源內部和外部間的關系，優點是可以更加直觀、便捷的呈現知識資源，從而實現了知識的重用、共享和創新[3]。但目前國內外關于知識地圖以理論研究為主，而知識地圖的構建受到應用領域的局限，缺乏通用性和普適性，很難展開全方位的應用及研究。

語義關聯通過識別和分析數字資源的語義信息，并通過自動整合、轉換與處理，來解釋不同資源之間的語義關系[4]。利用語義關聯進行數字資源的知識組織可以彌補元數據方法只能用于表示資源語法關系的缺陷，并借助本體模型來表示資源的語義信息，從而改變數字資源知識組織的樹狀結構，通過資源見得深度關聯形成無限延伸的網狀結構，打破了本體模型在應用領域內的局限，為不同學科領域、多源異構數字資源的知識組織提供了技術支持。

1.2? ? 國內外資深智庫的資源知識組織主要策略

智庫的作用是決策支持，但智庫的資源范圍、數量、質量，服務內容、方式等都直接影響決策[5]。智庫決策需要全面而準確的知識資源作為保障，國外資深智庫都有可靠的信息來源，以及專門的情報信息網絡。如斯坦福研究所在美國各地區設有分支機構，并且在歐洲、中東、日本和中國香港等地均設有辦事處，這些構成了斯坦福研究所的情報信息網絡[6]。但多種來源種類各異的情報信息網絡必須通過有效的資源組織才能真正為智庫服務。

目前，國內外智庫的資源知識組織策略主要有：（1）按資源類型分類組織。智庫機構將其直接生產或間接搜集的資源進行歸類存儲，這樣的資源組織方式可以實現智庫資源的簡單快速整合和存儲，但也存在很多弊端：分類標準不統一;元數據不規范;資源冗余較多;開放權益不明確;跨庫檢索不易實現等;（2）按專題數據庫組織。隨著信息技術的發展，越來越多的智庫機構開始通過建設專題數據庫的方式來組織智庫資源。知名智庫幾乎都建有各具特色的智庫資源數據庫，如蘭德公司開發了十幾種專題數據庫用于存儲各類專題資源（健康調查數據庫、統計數據庫、世界恐怖事件數據庫等），這些數據庫都是蘭德公司智庫決策的重要支撐[7];瑞典斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）自建了5個專題數據庫，分別是武器轉讓、國際關系與安全趨勢、軍火工業、多國和平行動、軍事開支專題數據庫[8]，但也存在著資源難以有效關聯和發現等問題;（3）智庫資源共建共享。根據美國賓夕法尼亞大學“智庫與公民社會計劃”（TTCSP）項目發布的《全球智庫報告》可以看出全球智庫從2008年的5465家增長到2018年的8162家，10年智庫新增率為49%[9]。智庫的不斷增加使得相似的專題上會存在多個獨立的數據庫，從而導致信息數據重復存儲，使用效率低下等問題。解決這一問題最好的辦法就是實現智庫資源的共建共享。智庫資源的共建共享最早可追溯到1992年德國國際政治與安全研究所與德國12家研究機構共同建立的信息網絡中心——EINRAS（European Information Network International Relations and Area Studies），該網絡中心的任務是促進在研究和實踐中收集、管理、分析和使用信息和文件的問題進行實際合作和交流[10]。EINRAS的建立可以最大程度的整合資源，確保相關領域的國際競爭力;同時，可以避免資源的重復建設，實現資源的最優配置。2002年，著名智庫美國企業公共政策研究所與布魯金斯學會合作共建了網絡資源平臺，解決了美國總統選舉制度改革過程中出現的大量重要資料分散的問題[11]。

1.3? ? 語義關聯為智庫的資源知識組織提供了新選擇

語義關聯不僅可以將錯綜復雜的智庫資源有序呈現，而且可以揭示隱藏在智庫資源深層、不易被人們察覺的隱形知識。因而，基于語義關聯的智庫資源知識組織體系構建的價值在于：

（1）智庫資源知識化。智庫資源知識化過程是通過對智庫資源的梳理、加工和再組織，從而形成可以實現咨詢和決策的智庫知識。智庫資源知識化可以使智庫突破傳統智庫服務模式，挖掘智庫資源中的隱形知識，并將其轉換為顯性知識，從而提高智庫資源的利用價值。

（2）智庫資源有序化。智庫資源有序化是對相互獨立的智庫資源按照一定的需求進行分類、關聯和管理，更有利于智庫知識的檢索利用。相互獨立的智庫資源本身無法體現知識，只有通過對智庫資源的有序化處理，以形成更有價值的智庫知識，從而改善和提升智庫服務的質量。

（3）智庫服務知識化。智庫服務知識化是智庫資源知識組織體系構建的最終目標，利用構建智庫資源的語義關聯模型，能從各種顯性和隱形智庫資源中有針對性的提煉出智庫知識，最終實現智庫知識的利用、共享、傳播和增值等功能，從而為智庫咨詢、決策和戰略規范提供有效支持。

2? ?智庫資源知識組織的內容

2.1? ? 智庫資源的實體類型

智庫資源主要包括智庫機構、智庫專家、智庫產品、智庫動態（見圖1）。各類智庫資源相互碰撞、有效融合，最終形成新的、增值的智庫知識。

（1）智庫機構。智庫機構是為智庫提供信息數據的主要載體，智庫機構可以直接生產資源，也可以間接搜集信息和數據。因此智庫機構是智庫資源結構中處于頂端的資源，是其他智庫資源的觸發器。依據不同的智庫構建理念可將智庫分為學術型智庫、契約型智庫等，但無論何種類型智庫都依托于一個或多個的機構成立。TTCSP發布的《全球智庫報告2018》，通過對8000余家智庫依托機構進行調研分析發現，智庫依托機構以高校、研究院所、學協會、基金會、政府機構、企業為主。

（2）智庫專家。智庫專家是提高智庫影響力的重要因素之一，也是智庫的核心競爭力所在，是智庫資源中不可或缺的寶貴資源。智庫專家既可以是隸屬于智庫機構的專職專家，也可以是智庫機構以外的領域專家。智庫專家對信息數據具有超強的敏感性，在特定領域有一定的社會地位和話語權，具有洞悉前沿熱點，把握政策趨勢的能力，并能正確的對正在發生或未來會發生的事情做出判斷，以及給出咨詢建議。國內外眾多高影響力的智庫都針對不同的領域設立不同的研究部門，用于組織相關智庫專家集中為特定領域提供信息服務。如德國科學與政治基金會（SWP）針對其下8個專題研究部門設立了專門的信息研究室，用于組織專家為該基金會以及德國聯邦議院和聯邦政府各部門提供信息服務[12]。

（3）智庫產品。智庫產品是智庫研究成果的展示，也是智庫機構開展咨詢和影響決策的主要方式之一[13]。智庫產品的類型沒有統一標準，大致可分為報告（Report）、論文（Article）、博客（Blog）、評論（Comment）。另外，還有智庫機構（如學協會、基金會等）會面向特定地區發布智庫項目，用以尋求特定研究主題的合作研究。一般而言可將智庫產品分為兩類：一是智庫機構和智庫專家直接產生的智庫成果，包括智庫報告、智庫論文、博客、評論和智庫政策。其中智庫報告包含技術報告（Technical Report）、通用報告（Report）、年度報告（Annual Report）、工作報告（Working Paper）等;智庫論文包括期刊論文、會議論文、灰色文獻等;博客是指智庫專家通過社交平臺發表的非正式言論;評論是指智庫機構或智庫專家提出的具有評價性、針對性的觀點或建議;智庫政策不僅是正式出版或發布的政策性文檔（Policy Paper），也有通過特定標題（Policy/Decision/Proposal/Recommendation）從智庫報告中抽取得到的片段性文檔。二是智庫機構對外公布的智庫項目，旨在通過多方合作來完成特定主體的研究。

（4）智庫動態。智庫動態是指在智庫機構網站上發表簡明的、公開的、具有時效性和針對性的文章或消息。智庫動態可以使人們以最快的速度了解特定領域最新的或最具價值的信息。由于智庫動態具有固定的結構，一般包括標題、導語、主體、背景和結語，可將其視為結構化文檔。因此不僅智庫動態本身是重要的智庫資源，智庫動態中還有大量隱形資源可為智庫的政策制定提供支持。

2.2? ? 智庫資源的實體要素

以智庫機構為主線出發，可將智庫活動過程中的概念實體化，本文采用復用PROV模型中的Organization、Person、Activity、Asset實體來表達智庫資源，即智庫機構（prov：organization）、智庫專家（prov：person）、智庫動態（prov：activity）和智庫產品（prov：asset）。

（1）智庫機構實體要素。作為智庫資源的首要資源，智庫機構是智庫知識的源泉，主要包括機構名稱、其他名稱、機構簡介、機構網址、成立日期、機構類型、語種、國家、電子郵箱、聯系電話和聯系地址等。

（2）智庫專家實體要素。智庫專家屬包括專家姓名、個人簡介、研究方向、出生日期、職稱、國家、性別、頭像和電子郵箱等。

（3）智庫產品實體要素。智庫產品的屬性包括：DOI、題名、其他題名、摘要、語種、產品類型、格式、學科、出版日期、作者、出版者、URL和關鍵詞等。在DC元數據標準或其他文獻資源的元數據標準中沒有適用于智庫產品類型，可直接被復用的元數據字段，因此，對于智庫產品類型的元數據將采用復用其他本體中實體要素的方式進行描述。

（4）智庫動態實體要素。智庫動態的屬性包括：題名、其他題名、內容、語種、URL、作者、出版日期和關鍵詞等。

3? ?基于語義關聯的智庫資源知識組織框架

基于語義關聯的智庫資源知識組織框架分為元數據層、關聯層和應用層等三個層次（見圖2）。該框架通過對智庫資源進行元數據規范、語義化描述，進而提供統一的資源訪問機制，實現多源異構資源之間的語義互操作。

3.1? ? 元數據層

資源組織/存儲系統中最基礎的組織方式就是通過元數據標準對資源進行規范化描述，常用的元數據標準有支持網絡資源的Dublin Core、IAFA Template、CDF、Web Collections;支持文獻資源的MARC、Dublic Core。對于多源異構多種類型智庫資源而言，往往會用多種元數據標準對資源進行描述。這些元數據標準之間既存在相似之處（如共享相同的核心元素），但并完全兼容。為了使不同類型多源異構智庫資源的元數據具備良好的兼容性和互操作性，就必須在元數據核心元素的基礎上最大限度的整合元數據標準，形成一套適用于智庫資源的元數據標準。然而，元數據雖然提供了一定的語義基礎，使資源有了基本的微觀結構，但是元數據并不能完全解決語義異構問題，包括資源采用不同元數據方案所造成的微觀結構的異構問題以及資源對象之間存在的復雜的關聯關系[14]。

3.2? ? 關聯層

為了更有效呈現多源異構資源之間關聯關系，需要在智庫資源知識組織框架中元數據層的基礎上構建智庫資源的元數據本體以及關聯關系，進而實現不同類型智庫資源元數據的語義互操作。元數據本體的構建方法有兩種：一是通過本體描述語言構建一個集成的元數據本體，并基于集成的元數據本體實現不同源數據的語義互操作;另一種是在通過本體描述語言對每一種元數據標準進行本體化描述，然后通過不同元數據本體之間的映射關系來實現不同元數據本體間的語義互操作[15]。智庫資源是由網絡資源和文獻資源組成，并且智庫資源的組成相對穩定，不會出現頻繁增加新的元數據標準的現象。同時，DC元數據標準既可以用來描述網絡資源，也可以用來描述文獻資源。因此，在智庫資源知識組織框架中構建一個集成元數據本體無疑是最優方案。首先，構建一個基于DC的核心元數據本體;其次，對于專門元數據元素可通過復用其他元數據標準中元素集的形式對核心元數據本體進行擴展;最終形成智庫資源的集成元數據本體。

元數據本體解決了智庫資源中文獻類資源的元數據描述問題，同時揭示了文獻資源之間的顯性關系。為了實現不同類型、多源異構的智庫資源之間的互聯互通，需要在智庫資源集成元數據本體的基礎上采用關聯數據方式對智庫資源進行再組織。通過關聯數據方式對智庫資源進行知識組織的優勢在于用戶既可更全面、完整的直接瀏覽和檢索到相關知識，也可實現與其他相關資源、信息和數據的溝通。智庫資源知識組織的關聯層實現了智庫資源的自動發現、采集、組織、存儲等功能，并向應用層提供對外服務的開放服務接口。

3.3? ? 應用層

智庫資源知識組織框架的應用層是在集成智庫資源的基礎上，提供統一的服務接口，為用戶提供增值服務，如智庫資源語義檢索、關聯瀏覽、精準推薦、個性化定制等。語義檢索是在傳統詞檢索方式的基礎上，進一步提供的問答檢索方式;關聯瀏覽是在語義檢索的結果上為用戶提供其他相似、相關資源的瀏覽;精準推薦是根據用戶的檢索行為將相似、相關資源主動推薦給用戶的服務;個性化定制是用戶可通過主題詞、資源類型進行智庫資源的定制，同時也可對智庫研究熱點、可視化分析的結果進行定制。

4? ?基于語義關聯的智庫知識組織實踐

為了提高全球智庫資源的組織的效率，中科院西北環境生態資源研究院蘭州文獻情報中心以CSpace DR為底層平臺構建全球智庫信息集成服務系統，結合元數據法和關聯本體模型進行多源異構智庫資源的知識組織體系構建。該服務系統旨在快速集成國內外權威智庫資源，通過對智庫資源（智庫、智庫專家、智庫報告、智庫觀點、機構、新聞等）的知識組織采用本文設計的知識組織三層框架進行有序化組織和關聯化呈現，從而實現了智庫資源的利用、共享、傳播和增值等知識化服務。本文主要對構建智庫資源知識組織體系關聯層的內容進行研究。

4.1? ? 智庫資源的實體-屬性-關系本體構建

首先通過對不同類型多源異構的智庫資源進行分析，并將分析得到的概念抽象為實體類，建立實體類之間的關系，從而構建組織關聯智庫資源實體類的模型，其中類和關系的表示參考復用了 PROV本體、VIVO本體的類和屬性以及DC元素（見圖3）。

DC Term中對實體關系的定義較為寬泛，在對多源異構智庫資源的實體關系進行描述時不能明確表達實體關系的含義。因此，我們依然通過復用其他本體模型中實體關系的方式對智庫資源實體關系進行擴展描述，主要復用prov本體模型中的關系屬性（如pro： affliatedOrganization、prov： generated）。

（1）屬于（prov：affliatedOrganization）：復用prov模型中affliatedOrganization，用以表示智庫專家（prov：person）隸屬于智庫機構（prov：organization）;

（2）出版（dcterms：hasPublished）：復用dcterms元素中的Published，用以表示智庫機構（prov：organization）出版或發布智庫動態（prov：activity）或智庫產品（prov：asset）;

（3）產出（prov：generated）：復用prov模型中的generated，用以表示智庫專家（prov：person）發表了相關的智庫產品（prov：asset）;

（4）包含（dcterms：hasPart）：復用dcterms元素中的關聯關系hasPart，用以表示智庫產品（prov：asset）包含智庫報告（fabio： Report）、智庫論文（bibo： Article）、博客（blog）、評論（commentary）、智庫政策（policy）。

在設計智庫資源元數據元素集時，主要以DC元數據標準構建智庫資源的核心元數據元素集合，同時融合專門元數據元素對核心元數據進行補充和擴展，最終形成適用于智庫資源的集成元數據標準。在完成集成元數據標準建設后，在智庫資源實體化的基礎上對其屬性以及相互關系進行定義，并按照集成元數據標準建立智庫資源的“實體-屬性-關系”網絡圖（見圖4），為構建智庫資源的集成元數據本體奠定基礎。

集成元數據本體解決了智庫資源元數據語義異構的問題，包括資源采用不同元數據方案所造成的微觀結構的異構問題以及資源對象之間存在的復雜的關聯關系，使智庫資源有了基本的微觀結構。但智庫資源包含了不同類型多源異構資源，僅構建智庫資源的集成元數據本體不足以實現全球智庫信息集成服務系統在應用層面的語義化服務。因此，我們在智庫資源集成元數據本體的基礎上采用關聯數據的方式對智庫資源進行再組織，從而為實現全球智庫信息集成服務系統的語義化服務提供保障。

4.2? ?智庫資源知識組織關聯模型實例

全球智庫信息集成服務系統在智庫資源集成元數據本體的基礎上，依據上文分析的智庫資源實體、屬性和關系，建立了本體模型的實體類和屬性（包括對象屬性和數值屬性）來表示智庫資源的語義關聯體系。如智庫資源實體類、智庫資源對象屬性、智庫資源實體類的本體層級關系（見圖5）、智庫資源語義關聯本體模型（見圖6）等。

4.3? ? ?智庫資源知識組織實踐的價值應用

智庫資源語義關聯本體模型為全球智庫信息集成服務系統中發現隱形知識、挖掘隱形關系提供了概念模型，通過概念模型可以實現全球智庫信息集成服務系統的語義化服務，具體包括：

（1）整合智庫資源、發現智庫知識。傳統智庫活動中、智庫相關內容之間相互獨立存在，面向語義關聯的智庫資源知識組織將獨立的、分散的智庫資源進行有效整合，不僅可以通過關聯模型梳理智庫資源之間的關聯關系，并且可以通過智庫資源之間的富語義關系發現隱藏的智庫知識，從而為智庫決策和戰略規劃提供輔助支撐。

（2）構建可擴展的智庫組織管理模式。智庫產品進一步細化，并與智庫主體產生關系，實現了不同維度對智庫資源的組織管理模式。面向語義關聯的智庫資源知識組織體系具有良好的可擴展性，此模型可在不改變現有智庫資源實體及關系的前提下，任意維度均可快速添加新的實體或關系。

（3）揭示豐富的智庫資源關系。智庫資源語義關聯模型擴展了智庫資源關系的類型，解釋了較為復雜的關聯關系，使得智庫資源成為富語義的對象，促進智庫知識庫可以提供更加豐富知識關聯服務。

5? ?結語

本文提出了一個面向語義關聯的智庫資源知識組織框架，該框架具有三個層次，即元數據層、關聯層和應用層。關聯層是該框架的核心層，其中重點在于智庫資源集成元數據本體的設計、智庫資源“實體-屬性-關系”的網絡圖設計、多源異構智庫資源的元數據語義互操作實現等。通過構建集成元數據本體，并在此基礎上構建智庫資源之間的關聯關系，從而解決了智庫資源之間，以及智庫資源與外部資源之間的互聯互通，最終可為用戶提供智庫知識化服務。在今后的研究中，還將對關聯數據的發布、語義化服務的擴展進行深入的研究。