基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韩松涛编 著

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出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308168151

商品编码：29730183273

包装：平装-胶订

出版时间：2017-07-01

基本信息

书名：基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书

定价：56.00元

作者：韩松涛编

出版社：浙江大学出版社

出版日期：2017-07-01

ISBN：9787308168151

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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韩松涛编*的《基于学术单元的知识组织新框架 --多维度标签构建研究》是在CADAL项目的支持下，对“CADAL多维度分类标准”进行一个全面的阐述，其创新点主要有二：一是提出了“学术单元”的概念，二是构建了多维度标签。CADAL项目标准规范体系包括数字对象框架、资源集合框架、信息组织框架和知识组织框架、辅助框架等5大框架14个标准规范集。本分册汇编的标准规范涉及资源集合框架和辅助框架，包含数字资源发布标准规范集、数字资源访问规范、数字版权管理标准规范集、数字资源加工版权许可规范等。

目录

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编 知识组分研究 章 当前知识组分研究概述 1.1 文献单元、信息单元和知识单元 1.1.1 文献单元 1.1.2 信息与信息单元 1.1.3 知识单元 1.1.4 文献、信息、知识辨析 1.2 文献单元及其价值 1.2.1 文献服务与文本服务 1.2.2 信息机构与互联网的信息服务比较 1.2.3 文献单元新论 第2章 学术单元理论 2.1 知识产生的主要活动——学术活动及其特征 2.1.1 知识的产生 2.1.2 作为知识产生的学术活动及其特征 2.2 学术单元概念及其意义 2.2.1 学术单元概念 2.2.2 学术单元与文献单元、知识单元的关系 2.2.3 提出学术单元概念的意义第2编 知识组织框架研究 第3章 当前知识组织方法简述 3.1 形式本体论 3.1.1 形式本体论的哲学背景与基本概念 3.1.2 本体的构建语言与工具 3.1.3 本体的应用研究 3.2 主题地图 3.2.1 主题地图的产生 3.2.2 主题地图的结构 3.2.3 主题地图的应用 3.3 数据挖掘与知识发现 3.3.1 数据挖掘与知识发现的概念 3.3.2 数据挖掘与知识发现的研究热点 3.3.3 以知识元为核心的数据挖掘与知识发现 3.4 当前大型数据库的组织体系 3.4.1 引文分析理论 3.4.2 科学计量学 3.5 知识管理诸概念辨析 3.5.1 知识组织 3.5.2 知识标引 3.5.3 知识挖掘 第4章 多维度标签的理论来源 4.1 标签及其应用 4.1.1 大众分类法——标签 4.1.2 标签与学术资源标引 4.1.3 标签存在的问题及解决方案 4.2 分面组配分类法 4.2.1 体系分类法与分面组配分类法的历史回顾 4.2.2 《冒号分类法》概述 4.2.3 布利斯《书目分类法》第二版简述 4.3 知识组织框架下分面组配与标签研究 4.3.1 分面组配分类法应用研究 4.3.2 知识组织框架下的分面组配与标签研究 第5章 多维度标签的构建——基本框架与标注标准 5.1 多维度标签构建概述 5.1.1 各维度的确立 5.1.2 多维度标签的属性 5.2 多维度标签基本维度 5.2.1 本体 5.2.2 对象 5.2.3 方法 5.2.4 时间 5.2.5 空间 5.3 多维度标签扩展维度 5.3.1 语种 5.3.2 学术等级 5.3.3 作者状况 5.4 维度与标注标准 5.4.1 单层多维度标签 5.4.2 多层多维度标签 5.5 多维度标签的人工标注与自动标注 5.5.1 多维度标签的人工标注 5.5.2 多维度标签的自动标注实验第3编 多维度标签应用研究 第6章 以多维度标签作为数据源的分析研究展望 6.1 标签本体研究展望 6.2 利用标签构建网络词表研究展望 6.2.1 标签词表与叙词表 6.2.2 标签词表与自动标引 6.3 多维度标签的可视化研究展望 6.3.1 信息可视化与知识可视化 6.3.2 标签可视化研究现状——标签云 6.3.3 多维度标签可视化研究展望 第7章 多维度标签的领域应用——以道教学科为例 7.1 本体维度 7.1.1 道教分类法研究综述 7.1.2 《新编道教分类法》 7.2 对象维度 7.3 方法维度 7.3.1 田野调查 7.3.2 文献 7.4 时间维度 7.5 空间维度 7.5.1 十大洞天 7.5.2 三十六小洞天 7.5.3 七十二福地 7.5.4 三十六靖庐 7.6 扩展维度 7.7 多维度标签标注举例 第8章 多维度标签在电子商务中的应用 8.1 电子商务网站的多维度标签现状 8.1.1 、多维度标签使用现状 8.1.2 中文网站的多维度标签使用现状 8.2 电子商务网站多维度标签维度重设及其意义 8.2.1 电子商务网站多维度标准维度设计 8.2.2 电子商务网站设立多维度标签的意义附录1 CADAL标准——《多维度标签分类标准》附录2 词表 1-1 GBT 13745-2009((学科分类与代码》(只录一级学科) 1-2 《非学术文献分类表》(附综合术文献代码表) 1-3 《中图法类目与学科对照表》(以“B9宗教”为例) 3-1 《类型名称汇总表》 3-2 《方法论名称汇总表》 4-1 《宇宙空间名称表》 4-2 《地形地貌名称表》 4-3 《世界国家及首都名称简表》 4-4 《中国各省市县名称简表(以浙江省为例)》 5-1 《地质年代表》 5-2 《世界时代表》 5-3 《中国朝代帝王年号简表》 5-4 《六十甲子表》索引I

作者介绍

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文摘

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序言

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基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 图书简介 本书深入探讨了一种颠覆性的知识组织新框架，其核心在于“学术单元”的界定与“多维度标签”的构建。在全球信息爆炸、知识体系日益碎片化的当下，如何有效地组织、检索、关联和利用海量学术信息，成为学术研究和知识传承的关键挑战。传统的知识组织体系，如学科分类、关键词检索，虽有其历史贡献，但在应对知识交叉融合、新兴学科涌现以及用户个性化知识需求方面，已显现出局限性。本书旨在提出并阐述一个更具适应性、更精细化、更具动态性的知识组织范式，为构建未来知识服务体系提供理论支撑和实践指导。 第一部分：理论基石——“学术单元”的定义与内涵 在传统的知识组织中，“文献”或“条目”通常是基本的组织单元。然而，这种以载体为中心的组织方式，难以准确捕捉知识的内在逻辑和关联性。本书的研究起点，便是对“学术单元”这一概念进行重新界定和深刻阐释。 1.1 摆脱载体束缚，聚焦知识本体： “学术单元”并非简单等同于一篇文章、一本书或一个专利。它是一种最小化的、独立可识别的、包含特定知识贡献的思想片段。它可能是一项实验方法、一个理论模型、一个数据发现、一个论证过程，抑或是一个概念定义。关键在于，它能够独立存在并贡献于知识体系，而不仅仅是构成文献的组成部分。例如，一篇论文可能包含多个学术单元，而一本专著则可能凝聚了数十乃至数百个学术单元。 1.2 “学术单元”的多重属性： 本书将“学术单元”置于一个多维度的分析框架之下，识别其核心属性，包括： 知识密度： 指学术单元所承载的知识内容的浓度和深度。高密度学术单元通常包含原创性的思想、关键性的发现或精辟的论证。 创新性： 衡量学术单元在现有知识体系中的新颖程度和突破性。创新性可以体现在理论、方法、技术、应用等多个层面。 论证性： 考察学术单元的逻辑严谨性、证据支持度以及推理过程的有效性。一个具有强论证性的学术单元更能获得学术界的认可。 可验证性： 指学术单元所阐述的理论、方法或数据是否可以被他人重复验证或基于其进行进一步研究。 关联性： 评价学术单元与其他学术单元之间的联系紧密度，包括继承、发展、矛盾、互补等关系。 应用潜力： 评估学术单元在实际问题解决、技术创新或产业发展方面的潜在价值。 1.3 “学术单元”的识别与提取： 本书将详细论述如何识别和提取“学术单元”。这并非易事，需要超越简单的文本切分，深入理解学术内容的语义和逻辑结构。研究将涵盖： 自然语言处理（NLP）技术： 利用先进的NLP技术，如命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、语义角色标注（SRL）等，来识别文本中的概念、实体、论断和推理链。 知识图谱（Knowledge Graph）构建： 将识别出的学术单元及其属性和关系，映射到知识图谱中，形成结构化的知识表示。 多模态信息整合： 考虑图像、图表、公式、代码等非文本信息在构建学术单元中的作用，并探索多模态信息融合的提取方法。 专家知识与众包： 结合领域专家的知识和社区的集体智慧，对识别出的学术单元进行校验和完善。 第二部分：核心机制——“多维度标签”的构建与应用 在清晰界定了“学术单元”的基础上，本书将重点阐述如何构建一套“多维度标签”体系，以实现对学术单元的精准描述、高效组织和智能检索。 2.1 突破传统关键词的局限： 传统的关键词检索往往依赖于单一维度的词汇匹配，容易出现“一词多义”、“同义词不同义”、“同义不同词”等问题，导致检索结果的精确度和召回率不尽如人意。而“多维度标签”则旨在从多个视角、多个层面刻画学术单元的特征。 2.2 “多维度标签”的设计原则： 本书提出的“多维度标签”体系，遵循以下核心原则： 精细化与粒度化： 标签不再是粗粒度的分类词，而是能够精细描述学术单元的各个方面。 结构化与关联性： 标签之间并非孤立存在，而是具有内在的结构和层级关系，能够反映知识点之间的逻辑联系。 动态性与演进性： 标签体系能够随着知识的更新和发展而不断演进，适应新兴概念和交叉学科的出现。 可计算性与可操作性： 标签的设计便于计算机进行处理和分析，为自动化知识组织和智能检索提供基础。 用户导向性： 标签的设计考虑用户的检索习惯和知识获取需求，提升用户体验。 2.3 “多维度标签”的维度构成： 本书将深入探讨“多维度标签”的构成维度，这些维度并非相互独立，而是有机结合，共同构建起对学术单元的全面画像。潜在的维度包括（但不限于）： 内容属性标签： 概念标签： 核心概念、衍生概念、相关概念。例如，对于一篇关于“深度学习”的学术单元，可能包含“卷积神经网络”、“反向传播算法”、“激活函数”等概念标签。 方法论标签： 研究方法、实验方法、计算方法、分析方法。例如，“蒙特卡洛模拟”、“主题模型”、“CRISPR-Cas9基因编辑技术”等。 技术标签： 具体的技术、工具、平台。例如，“TensorFlow”、“Python”、“Spark”。 数据标签： 数据类型、数据来源、数据特征。例如，“基因组测序数据”、“遥感影像”、“公开数据集”。 理论标签： 理论模型、数学公式、定理推导。例如，“相对论”、“信息熵”、“NP-完全性”。 问题标签： 研究要解决的问题、面临的挑战。例如，“蛋白质折叠预测”、“交通拥堵优化”、“自然语言理解”。 发现标签： 关键性的发现、观察结果。例如，“X射线衍射晶体结构”、“标准模型中的新粒子”。 关联属性标签： 学科交叉标签： 指明学术单元所涉及的多个学科领域及其交叉程度。例如，“计算生物学”、“数据驱动的社会科学”。 继承与发展标签： 表明该学术单元是对前人工作的继承、修正、扩展还是颠覆。 支撑与被支撑标签： 描述该学术单元与其他学术单元之间的支持或被支持关系。 应用领域标签： 指明该学术单元可能应用于哪些具体的行业或领域。例如，“医疗诊断”、“金融风控”、“智慧城市”。 质量与价值标签： 创新度评估标签： 对学术单元创新性的量化或等级评定。 影响力评估标签： 基于引用、下载、社区活跃度等指标对学术单元影响力的评估。 可靠性评估标签： 对学术单元证据支持、方法严谨性等的评估。 时空属性标签： 时间标签： 发现或提出时间、发展阶段。 地域标签： 研究发生的地点、应用区域。 2.4 “多维度标签”的构建方法： 本书将详细探讨“多维度标签”的构建过程，包括： 基于本体（Ontology）的标签生成： 利用领域本体和知识图谱，自动或半自动地为学术单元分配结构化的标签。 基于文本挖掘的标签提取： 利用NLP技术，从学术单元的文本内容中提取与预设维度相符的关键词、短语和语义片段作为标签。 基于图谱分析的标签生成： 利用知识图谱的结构和节点之间的关系，推导出新的标签或标签组合。 用户反馈与众包的标签校正： 引入用户对标签的评价和贡献，不断优化标签体系。 2.5 “多维度标签”的应用场景： 本书将重点阐述“多维度标签”在各个场景下的应用价值： 智能化检索与发现： 用户可以通过组合多个维度标签，实现更精准、更具探索性的知识检索。例如，搜索“结合了人工智能方法，用于解决基因突变检测问题的，具有高创新性的，近期发表的学术单元”。 知识关联与推荐： 基于标签的相似性计算，可以发现隐藏在海量信息中的知识关联，并向用户推荐相关的学术单元，促进知识的泛化和迁移。 知识图谱的动态构建与更新： “多维度标签”为知识图谱的节点和边提供了丰富的描述信息，使得知识图谱的构建和实时更新更加高效和精确。 学术评价与科研管理： 可以利用标签分析来评估特定学术单元的创新性、影响力等，为科研项目管理、人才评价提供新的视角。 个性化知识服务： 根据用户的兴趣画像和历史行为，利用“多维度标签”为用户定制个性化的知识推送和学习路径。 知识可视化： 基于“多维度标签”，可以构建多维度的知识可视化图谱，直观地展现知识结构、学科发展趋势和研究热点。 第三部分：实践探索——CADAL项目标准规范的启示与应用 本书的研究成果，与国家级数字图书资源共享服务平台——CADAL（中国学术文献网络出版总库）项目的建设理念和实践紧密相连。CADAL项目致力于构建一个开放、共享、高质量的学术数字资源体系，而“学术单元”与“多维度标签”的框架，将为CADAL平台乃至更广泛的数字图书馆和知识服务平台的建设，提供极具价值的理论指导和技术支撑。 3.1 CADAL项目在知识组织上的挑战与机遇： CADAL平台汇聚了海量的学术文献，如何从中提炼出具有独立知识价值的“学术单元”，并为其赋予精细化的“多维度标签”，是平台优化资源组织、提升服务效能的关键。本书的研究，正为解决这一挑战提供了创新性的解决方案。 3.2 “学术单元”与“多维度标签”在CADAL平台的应用： 资源粒度的细化： 从传统的以篇为单位的组织，向以“学术单元”为核心的知识碎片化组织转变，便于用户进行更精细化的知识获取。 知识描述的深化： 利用“多维度标签”，为CADAL平台中的每一个学术单元提供更丰富、更准确的描述，极大地提升了资源的检索和发现能力。 知识网络的构建： 通过学术单元之间的多维度关联，可以构建出复杂的知识网络，揭示学术研究的内在联系和发展脉络。 智能服务的支撑： “多维度标签”体系为CADAL平台开展个性化推荐、知识图谱可视化、智能问答等服务提供了坚实的基础。 开放标准的探索： 本书的研究也为CADAL项目在知识组织领域建立一套开放、可扩展的标准规范提供了思路，促进与其他知识服务平台的互联互通。 3.3 标准规范的制定与推广： 本书不仅提出了理论框架，更注重其实践性和可操作性。通过与CADAL项目紧密结合，探索将“学术单元”的识别、提取以及“多维度标签”的构建方法，转化为可执行的工程化标准和技术规范。这包括： 定义清晰的“学术单元”识别规则和提取流程。 设计一套系统、可扩展的“多维度标签”词典和本体。 开发支持“学术单元”提取和“多维度标签”生成的工具和平台。 制定相关的数据格式和接口标准，以便于跨平台的数据交换和应用。 结论 本书提出的“基于‘学术单元’的知识组织新框架——‘多维度标签’构建研究”，为应对当前知识爆炸带来的挑战，构建未来更加智能、高效、个性化的知识服务体系，提供了全新的理论视角和技术路径。通过将知识组织的基本单元从“文献”升级为“学术单元”，并赋予其精细、多维的“标签”，我们能够更深刻地理解知识的内在逻辑，更有效地检索和利用信息，最终推动学术研究的深度发展和知识的创新传播。CADAL项目的实践将为这一框架的落地和推广提供宝贵的经验，也为建设更加完善的国家级知识服务基础设施贡献力量。

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评价二 读罢《基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书》，我脑海中闪过无数关于学术文献管理的画面。长期以来，我一直为如何将浩如烟海的文献梳理得井井有条而苦恼。传统的关键词检索虽然便捷，但往往会遗漏大量相关信息，或者返回大量不相关的结果。而学科分类则过于宏观，难以捕捉到细微的研究差异。这本书提出的“多维度标签”概念，让我看到了解决这一痛点的希望。我设想，如果每篇学术论文、每个研究项目都能被赋予一系列精准的、可以从不同维度解读的标签，那么查找特定主题、特定研究方法、甚至特定学派的文献将变得异常容易。书中关于“学术单元”的构建，是否提供了一种比传统文献著录单位更灵活、更具语义深度的组织方式？“多维度标签”的具体设计原则和实现技术，能否让非专业人士也能轻松理解和运用？我非常好奇书中是否会探讨标签的动态更新和演进机制，因为学术研究本身就是不断发展的。这本书的出现，或许能引领我们进入一个更加智能化、精细化的学术信息检索新时代。

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评价五 《基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书》这本书，以其独特的视角和创新的理念，在我的知识检索过程中留下了深刻的印象。我一直认为，知识的组织架构决定了我们如何与知识互动。传统的体系往往过于僵化，难以适应快速发展的学术研究。这本书提出的“学术单元”概念，为我们提供了一个更加灵活、更加精细的知识组织的基本单位。而在此基础上构建的“多维度标签”体系，更是让我看到了知识连接的无限可能。我渴望了解书中是如何界定“学术单元”的，它是否能够突破传统学科的界限，将相关的研究内容整合起来？“多维度标签”又将如何从多个层面（如方法论、理论基础、研究对象、应用场景等）为“学术单元”进行标注，从而实现更加精准的知识检索和推荐？作为CADAL项目的一部分，其标准规范的制定，也让我看到了这本书在推动学术知识互操作性和共享方面的巨大价值。我希望书中能够提供一些具体的实施案例，来证明这种新框架的有效性和实用性。

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评价一 这本《基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书》的图书，初读时我便被其宏大的选题所吸引。在信息爆炸的时代，如何有效地组织、管理和检索日益庞杂的学术知识，一直是困扰学术界的一大难题。传统的分类体系虽然有其历史价值，但面对学科交叉、知识不断细化与重组的现实，显得力不从心。这本书提出“学术单元”这一概念，并围绕其构建“多维度标签”体系，这无疑是一种极具前瞻性的尝试。我尤其期待书中能够深入探讨“学术单元”的界定标准、划分依据，以及如何从多维度（例如学科、研究方法、理论视角、应用领域等）为这些单元打上精准、可操作的标签。能否提供一套系统性的方法论，指导研究者如何有效地生成、应用这些标签，以实现知识的精细化组织和高效检索，是我最为关注的部分。此外，作为CADAL项目的一部分，书中可能还会涉及标准规范的制定，这对于推动学术知识组织的标准化和互操作性具有重要意义。如果书中能辅以生动的案例分析，展示“学术单元”和“多维度标签”在实际学术研究中的应用效果，那将更具说服力。

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评价四 对于《基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书》这本书，我的第一个印象是其前沿性和系统性。在当前的学术环境下，如何让研究成果更有效地被发现、被引用，是每一个研究者都关心的问题。而“学术单元”和“多维度标签”的提出，似乎为解决这一问题提供了一种全新的思路。我特别想了解书中关于“学术单元”的定义和划分原则，它是否能够涵盖研究的各个层面，从基础理论到应用实践？而“多维度标签”的设计，能否做到既丰富又易于管理，既能够满足个性化检索需求，又能兼顾标准化应用？我非常关注书中是否会涉及到人工智能、自然语言处理等技术在标签生成和知识组织中的应用，因为这无疑能极大地提升效率和准确性。作为CADAL项目的一部分，书中关于标准规范的讨论，也让我对未来学术知识共享和协同研究充满了期待。这本书的出现，是否意味着我们正在迈向一个更加智能、更加互联的学术知识时代？

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评价三 《基于“学术单元”的知识组织新框架——“多维度标签”构建研究 CADAL项目标准规范丛书》这本书，如同为我打开了一扇全新的知识探索之门。我一直认为，知识的组织方式直接影响着我们对知识的理解深度和创造力。传统的知识组织方式，往往呈现出一种线性的、层级化的结构，容易将知识切割成孤立的片段。而“学术单元”和“多维度标签”的组合，似乎提供了一种更加网状、多向度的知识连接方式。我期待书中能够深入阐释，如何通过“多维度标签”来揭示不同“学术单元”之间的潜在联系，甚至挖掘出隐藏在学科壁垒下的跨学科创新点。这种方法论能否有效帮助研究者发现新的研究视角，或者整合不同领域的研究成果，从而推动理论的突破和应用的发展？作为CADAL项目的一部分，其标准规范的制定更让我看到了其巨大的应用潜力，尤其是在大型知识库的建设和管理方面。如果书中能够提供详细的技术实现方案和实践指南，那将是对学术界莫大的贡献。