欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:9137653
大小:118.99 KB
页数:15页
时间:2018-04-19
《基于bibframe的数字图书馆语义搜索框架研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、基于BIBFRAME的数字书馆语义搜索框架研究为满足数字图书馆语义化资源整合与发现需要,文章提出了基于书目框架(BIBFRAME)的数字图书馆语义搜索框架,并对资源的语义化描述、组织和搜索过程以及各模块的功能进行了设计和说明。最后,通过搭建实验系统对框架功能进行测试,实验结果表明,系统满足了预期的功能需求,提出的数字图书馆语义搜索框架具有较好的科学性和有效性。关键词:书目框架;数字图书馆;关联数据;资源整合;语义搜索屮图分类号:G250.76ADOI:10.11968/tsyqb.1003-693
2、8.2017010AbstractThispaperproposesthesemanticsearchframeworkindigitallibrarytomeettheneedsofresourceintegrationanddiscovery.Onthebasis,theauthorintroducestheprocessofsemanticdescription,organization,andsearch,aswellasthefunctionofeachmodule.Furthermor
3、e,anexperimentsystemisconstructedtoverifythefunctionoftheframework.Theresultsshowthatthesystemmeetsthefunctionalrequirements,andthesemanticsearchframeworkofdigitallibraryisscientificandefficient.KeywordsBIBFRAME;digitallibrary;linkeddata;resourceinteg
4、ration;semanticsearch随着分布式存储、云计算等信息技术的快速发展,互联网已经成为用户发布、获取信息的主要渠道,以知识服务为核心的图书馆正面临着用户流失的风险[1]。数字图书馆作为数字资源的存储、组织和传播中心,实现了图书馆功能向互联网的延伸,代表了图书馆未来的发展方向。然而,在网络信息高速发展的今天,数字图书馆仍然无法真正融入开放的互联网络,且面临着多个方面的发展困境,如:核心资源主要来源于长期的馆藏积累,数据量少,更新慢,且不完整;资源组织方面仍然采用图书馆特有的MARC元数
5、据,编目信息缺少通用性和可读性,无法适用互联网多来源异构、多类型、多粒度资源的整合需要;仍然采用基于关键词的检索力*式,缺少对检索语句的语义解读,无法发现深层的用户需求。语义搜索是基于语义网技术提出的全新的资源搜索方法,其能够从语义层面识别用户的检索请求[2],以机器可理解的方式对资源及资源间的关系进行语义描述和组织,并通过逻辑推理实现资源的语义检索[3]。本体是实现语义搜索的基础,其与关联数据的结合可以冇效解决多来源、多领域、多类型资源的整合问题[4]。书冃框架(BIBFRAME)是美国国会图书
6、馆提出的新一代编目本体。与MARC元数据不同,BIBFRAME采用本体的方式对资源进行描述,并通过关联数据进行发布。本文基于BIBFRAME捉出了一种数字图书馆的语义搜索框架,该框架融合了关联数据、自然语言处理、SPARQL搜索等相关技术,实现了信息的语义整合、需求的语义识别和资源的语义搜索。以为解决数字图书馆语义整合和搜索提供了经验。1数字图书馆语义搜索分析1.1语义搜索概述语义搜索的出现源于语义网这一概念的提出[2]。根据蒂姆?伯纳斯?李的构想,语义网环境下所有的资源具有唯一的URL资源之间通
7、过语义关系进行关联,整个互联网被聚合成为一个巨大的数据库,通过语义搜索为各个领域提供知识发现和决策支持服务[5]。语义搜索作为语义网环境下新一代的知识获取方式,涉及信息检索、人工智能、语义网挖掘等众多研宄领域[6],许多研宄者将本体、关联数据、自然语言处理等技术应用于语义搜索,取得了丰硕的研宂成果[3]。在资源组织方面,本体是语义搜索的基础[2],本体中的抽象概念可以对资源进行聚类,属性可以描述资源间丰富的语义关系,基于本体构建的概念模型是结构化、语义化资源组织的重要工具。冃前,许多研究者探索了本
8、体在非结构化信息描述[7]、元数据转换[8]和移动语义搜索中的应用[9-10]。在语义编码方面,关联数据是木体发布和映射的主要方式,其采川三元组对语义关系进行描述,通过RDF对概念模型进行编码,并支持以RDF图的形式进行基于推理的关系发现和语义检索[11-16]。在自动化处理方面,白然语言处理技术提供了高效和智能的语义处理,可以解决搜索过程中的语义标注[17-18]、语义识别[19-21]、语义排序[22]和搜索评价[23]等问题。1.2数字图书馆语义搜索语义搜索具有广阔的发展前景
此文档下载收益归作者所有