2007_2008年国外语义网研究与应用进展
语义网概念及技术综述
语义网概念及技术综述语义网（Semantic Web）是一种由 W3C（World Wide Web Consortium）推广的，基于 XML（eXtensible Markup Language）和 RDF（Resource Description Framework）等技术的网络，它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性，从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。
一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络，它通过使用 XML、RDF 等技术，将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。
与传统的 Web 相比，语义网更加强调信息的结构和含义，而不是简单的文本表现形式。
因此，语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段，是实现智能 Web 的关键步骤。
二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一，它是一种用于描述数据的标记语言。
XML 可以用来表示数据结构，并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。
通过 XML，我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达，从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。
2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术，它是一种用于描述资源及其关系的模型。
RDF 将每个资源视为一个三元组，包括主体、属性和值三个部分。
通过这种方式，我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织，从而实现数据的共享和重用。
3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展，它增加了一些新的概念和规则，例如类、子类关系、属性限制等。
这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据，并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。
4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言，它提供了更加丰富的概念和规则，例如类、属性、关系等。
OWL 提供了三种不同的表达层次，分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full，以满足不同应用场景的需求。
OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系，并且可以用于构建更加高级的语义网应用。
国外知识图谱的应用研究现状分析
4、太极拳运动的生理与心理健康效应太极拳运动的健身效果是国内外学者 的重点之一。许多学者通过实验研究探讨了太极拳运动对生理和心理健康的影响， 如调节血压、减轻焦虑和抑郁症状等。这些研究成果为太极拳运动在全球范围内 的推广提供了科学依据。
三、结论与展望
通过对国外太极拳运动研究热点的分析，我们可以看到该领域的研究主要集 中在定义与历史、特点与优势、推广与跨文化传播以及生理与心理健康效应等方 面。这些研究成果为我们进一步理解太极拳运动提供了重要依据。
随着大数据等新技术的不断发展，将为城市绿地研究提供更加精准、高效的 方法和工具。因此，我们应当重视城市绿地的生态功能和经济效益，加强城市绿 地的规划、设计和管理，为城市的可持续发展提供有力支持。
太极拳运动作为中国传统文化的重要组成部分，近年来越来越受到国际社会 的。本次演示将利用知识图谱方法，对国外太极拳运动的研究热点和演化进行分 析。
本次演示选取了Web of Science数据库作为数据来源，以“高原训练”为关 键词进行搜索，共获取了2000年至2021年期间发表的英文论文共146篇。运用 CiteSpace等知识图谱分析工具，对论文的关键词、引文、合作网络等进行了定 量的分析。
二、研究前沿分析
通过知识图谱分析，我们可以看到高原训练研究的前沿主要集中在以下几个 方面：
【研究方法】
本次演示以Web of Science数据库为数据源，以“urban green space”、 “urban park”等关键词进行高级检索，检索时间为2021年8月20日，共检索到 2000年以来相关文献446篇。使用CiteSpace 5.7.R4软件对检索到的文献进行知 识图谱分析。
一、知识图谱在太极拳运动研究 中的应用
知识图谱是一种以科学知识为研究对象，通过关键词分析、文献综述等方式， 将学科领域的知识结构、发展趋势和前沿热点可视化地呈现出来的方法。在太极 拳运动研究中，知识图谱可以帮助我们深入了解该领域的研究现状、争论焦点和 发展趋势。
语义网技术的发展与应用
语义网技术的发展与应用随着互联网的普及与数据的爆炸式增长，我们越来越需要一种更加高效、准确、智能的方式来处理和利用数据。
而语义网技术就是能够满足这种需求的一种新型数据处理技术。
本文将从语义网技术的定义、发展历程以及其应用前景三个方面来展开论述。
一、语义网技术的定义语义网技术，即语义网（Semantic Web），是一种基于网络的、带有语义的数据处理技术。
它能让机器理解文字和语言，并对其进行推理和应用，从而赋予数据更多的深层次的含义和价值。
语义网技术的核心是对于不同类型的信息进行统一整合、归纳和处理，以达到复杂、多样性数据间的自动化共享和交流。
二、语义网技术的发展历程语义网技术的历史可以追溯到英国人蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）在1989年提出“万维网”（World Wide Web）的想法。
他最初创意是为了方便科学研究者之间的信息交流，而在此基础上，李提出了语义网的概念，即将现有的万维网变成一个更加智能化的平台，以减少数据匮乏、信息无效的情况。
20世纪90年代，随着万维网上的信息爆炸式增长，语义网技术逐渐得到了人们的重视。
在2001年，万维网联盟（W3C）发布了语义网指导方针，正式确立了语义网技术的标准化。
此后，每年W3C都会发布新的语义网推荐规范，不断完善和拓展语义网的功能和应用范畴。
三、语义网技术的应用前景语义网技术的应用前景非常广泛，可以用于企业管理、电子商务、智能家居、医疗健康、金融投资、灾害预警等多个领域。
以下是具体的几个应用实例：1.企业管理：语义网技术可以建立起一个完整、集成的企业数据体系，实现对企业内部数据和知识的有效管理与共享。
2.电子商务：语义网技术可以将产品和服务的信息进行语义化，方便消费者搜索和比较，提高电子商务的效率。
3.智能家居：语义网技术可以将家居设备和服务进行互联化，实现智能化的管理和控制，提升家庭生活质量和安全性。
4.医疗健康：语义网技术可以整合医学知识和患者数据，实现个性化的医疗服务和健康管理。
语义网的研究与展望
பைடு நூலகம்
文献标识码： Ａ
１ 语义网的定义及概述
万 维 网 之 父— ——伯 纳 斯·李（ Ｂｅｒｎｅｒｓ－ Ｌｅｅ） 在 ２００２ 年 描 绘 了 下 一 代 互联网的前景， 并将下一代互联网称为“语义网”（ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ） 。他描述 道 ：“ 语 义 网 是 当 前 网 络 的 延 伸 ， 信 息 在 其 中 被 赋 予 明 确 含 义 ， 从 而 实 现 人与计算机的更好协作。”与仅为人可读的万维网不同， 语义网是一种智 能网络， 它的目标是对现行互联网进行扩展， 使整个互联网能够自动处 理， 使全部内容易于使用， 建立一个可理解的全球平台。或者说， 语义网 是机器可理解的信息， 是数据网， 更是全球性的数据库， 在语义网中， 一 切 可 以 确 定 的 内 容 ， 例 如 人 、时 间 、事 件 、物 体 等 ， 都 作 为 实 体 分 布 在 网 中， 每个实体都有一个统一资源标志。语义网代表着下一阶段的信息革 命， 它犹如一个巨型的大脑， 组成其各个部分的数据库智能化程度极高， 协调能力也将非常强大， 可以解决各种难题。所以， 有人将语义网称作是 “数据库智能化、协调好的巨型大脑”。语义网的核心是元数据， 它通过在 现有 Ｗｅｂ 基础上增加共用的、标准的机 器 可 理 解 的 元 数 据 ， 使 得 原 来 Ｗｅｂ 环 境 下 难 以 实 现 的 许 多 应 用 成 为 可 能 或 变 得 更 有 成 效 ， 如 信 息 获 取、信息过滤、Ｗｅｂ 自动服务等。
黄智生博士谈语义网与Web 3
黄智生博士谈语义网与Web 3.0作者徐涵发布于 2009年3月26日下午6时0分社区Architecture,SOA主题语义网标签Web 2.0,采访,元数据,语义网近两年来，“语义网（Semantic Web）”或“Web 3.0”越来越频繁地出现在IT 报道中，这表明语义网技术经过近10年的研究与发展，已经走出实验室进入工程实践阶段。
PowerSet、Twine、 SearchMonkey、Hakia等一批语义网产品的陆续推出，预示着语义网即将在现实世界中改变人们的生活与工作方式。
在Web 3.0时代即将揭开序幕之际，正确理解、掌握语义网的概念与技术，对IT人士与时俱进和增加优势是必不可少的。
为此，InfoQ中文站特地邀请到来自著名语义网研究机构荷兰阿姆斯特丹自由大学的黄智生博士，请他为我们谈一谈工业界人士感兴趣的语义网话题，包括什么是语义网、语义网与Web 3.0的关系以及语义网如何给商业公司带来效益等。
InfoQ中文站：您是语义网方面的权威专家，能否先请您为我们消除概念上的困惑。
现在有一个说法，即Web 3.0就是语义网。
但是除了W3C定义的语义网以外，关于Web 3.0还有许多种其他说法，您认为谁才真正代表了Web 3.0？为什么？黄智生博士（以下称黄博士）：首先需要说明的是：我不认为自己是所谓的“权威”。
纵观万维网的发展，总是年轻人在创造历史，他们给人类社会带来了一次又一次的惊奇。
且不说万维网之父Tim Berners-Lee在1989年构想万维网的时候仅仅三十出头。
Web 1.0产生的雅虎和谷歌等国际大公司的创始人大多是年轻的博士生。
Web 2.0产生的Facebook等公司创始人的情况也大体如此。
Web 3.0的情况也可能如此。
我们甚至都不能完全指望通过现有的IT大公司的巨大投入来发展语义网。
这些大公司往往受着过去成功经验的束缚，而且新技术采用的是与以往完全不同的思路，从而会加深大公司对新技术的怀疑。
语义网
【转载】自Tim Berners-Lee于1998年提出了语义网(the Semantic Web)的概念之后，就一直成为人们讨论与研究的热点。
当前国际上关于语义网的研究刚刚处于起步阶段，而我国对语义网的研究不论是从标准规范、系统试验、研究深度，还是从规模层次、具体应用方面都相对落后。
另人欣慰的是，我国学者已经认识到了语义网及其相关技术对未来互联网发展的影响，并开始着手研究语义网及其相关的关键技术与应用。
本文将从以下四个方面对我国语义网研究作综合述评： (1)基本情况，对当前国内语义网的研究情况做一总体介绍；(2)体系结构，即对语义网体系结构研究的情况；(3)关键技术，讨论对 RDF(Resource Description Framework，即资源描述框架)和Ontology(本体或本体论)的研究情况；(4)试验与应用，即当前针对语义网或利用其中的关键技术所做的具体试验与应用。
最后，在对以上四个方面的情况进行综合述评的基础上总结当前国内语义网研究的特点和存在的主要问题并指出今后主要的研究方向与重点。
1 基本概况当前对语义网的概念还没有形成统一的定义，对语义网的理解表述不一。
如语义网是“第三代Web，其目标是实现机器自动处理信息，它提供诸如信息代理、搜索代理、信息过滤等智能服务”[1]；语义网“不同于现存的万维网，其数据主要供人类使用，新一代WWW中将提供也能为计算机所处理的数据，这将使得大量的智能服务成为可能”[2]；语义网研究活动的目标是“开发一系列计算机可理解和处理的表达语义信息的语言和技术，以支持网络环境下广泛有效的自动推理”[3]。
语义网的创始人Tim Berners-Lee对语义网的定义如下：“语义网是一个网，它包含了文档或文档的一部分，描述了事物间的明显关系，且包含语义信息，以利于机器的自动处理”［4］。
尽管对语义网的理解与描述不同，但仍能从这些描述与理解中看出语义网的一些基本特征：(1)语义网不同于现在WWW，它是现有WWW的扩展与延伸；(2) 现有的WWW是面向文档而语义网则面向文档所表示的数据；(3) 语义网将更利于计算机“理解与处理”，并将具有一定的判断、推理能力。
中国科学院大学图书情报与档案管理一级学科硕士、博士学位
中国科学院大学图书情报与档案管理一级学科硕士、博士学位基本要求第一部分学科概况和发展趋势图书情报与档案管理是现代管理科学的重要组成部分，以信息资源为研究对象，研究信息资源的构成、采集、描述、组织、管理、利用与增值开发规律的综合性学科。
该学科系统探索信息资源管理的科学理论与方法，应用现代信息技术和管理科学知识，解决社会信息化、数字化、网络化中信息资源的开发、利用、服务与保存等一系列问题，为图书馆、情报中心、档案馆、出版机构、政府和企事业单位的信息中心的运行与管理提出解决方案，并进一步促进相关信息机构为科学研究和管理决策提供高质量的信息支撑与服务。
我校本一级学科点的特色是密切结合数字网络时代的特点和文献情报机构发展实践需求开展基础与战略研究、应用与技术研发，推动学科发展与创新，引领理论与学术前沿。
目前设有图书馆学、情报学两个专业（二级学科）。
经过多年建设，师资队伍逐渐成熟，研究水平不断提高，优势领域已经显现，研究方向明确稳定，如：1）数字图书馆技术与系统方向，主要开展数字资源建设、元数据、数字图书馆系统结构、分布系统互操作与集成、个性化知识化数字信息服务、数字信息资源长期保存、机构与领域综合知识环境等进行系统的应用研究。
今后的发展将着重对语义网（Semantic Web）与关联数据（Linked Data）、跨领域信息集成等进行深入研究和应用试验。
2）信息资源组织与建设方向，重点开展有关元数据、信息抽取、本体等知识组织的相关研究。
目前，正在知识表示、信息聚类、语义信息组织、开放知识组织引擎等方面继续拓展研究。
3）情报分析理论与方法方向，在国内率先对基于文献的知识发现方面开展了深入持续的实验、实证和应用研究，开展学科领域发展态势与前沿分析、科技演化结构分析、科技竞争力分析、专利地图及其未来技术分析的研究，研制发布了多种报告。
4）智能信息处理方向，重点是利用“知识抽取”来解决非结构化文本的挖掘利用问题，通过重要关键技术上的突破，推动计算信息计量学（Computational Informatics）理论和方法的研究，揭示学科领域的内部结构和演化过程。
近二十年来国际翻译学研究的核心、热点及前沿-应用语言学论文-语言学论文
近二十年来国际翻译学研究的核心、热点及前沿-应用语言学论文-语言学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——翻译是一个历时千年的跨语言跨文化活动，对翻译的认识和论述也有千年以上的积累。
但是现代意义上的翻译学，一般认为以1972 年James Holmes 发表《翻译研究的名与实》为标志(Gentzler，2001) 。
历经四十余载的发展，翻译学研究日臻成熟，与多学科研究视角和研究方法相互借鉴，各种理论流派和观点百花齐放。
因此，把握翻译学理论的整体发展脉络，厘清翻译学研究关注的核心课题和热点课题，深入挖掘和探索翻译学的研究前沿与热点并掌握其历时的演变，是非常必要的。
本文借助CiteSpace 这一新兴的科学计量学方法，对国际上近二十年来(1993 至2012) 翻译学的核心研究领域及研究热点与前沿进行定量和定性的考察，通过绘制科学知识图谱，以准确、形象的图像直观地呈现上述内容。
1、研究方法近年来，伴随着信息社会的来临和知识的式增长，科学知识图谱(绘制) (mapping knowledge domains) 这一新兴的交叉研究领域(Shiffrin ＆B rner，2004: 5183) 异军突起，帮助我们在海量信息中有效获取知识、发现知识和探测知识前沿。
本研究借助科学知识图谱绘制的利器美国德雷赛尔大学(Drexel University) 陈超美博士开发的CiteSpace 软件系统对数据进行分析。
2、数据来源为保证数据的质量，本研究将数据来源定位于翻译学研究中刊载大量专业论文且利用率较高的少数权威国际期刊。
权威期刊的选定主要依据欧洲翻译研究协会(European Society forTranslation Studies) 、国际翻译和跨文化研究协会(InternationalAssociation for Translation and Intercultural Studies，简称IATIS) 和纽约大学图书馆的相关推荐。
《网络用语的英译研究国内外文献综述》
网络用语的英译研究国内外文献综述国外对网络用语的研究起步早于国内。
互联网发源地美国，是学者们最早研究互联网语言和网络用语的地方。
在西方国家，互联网经常被用于电子商务，而在中国则被用作娱乐和表达的平台。
所以国外对网络用语的研究很少。
英国翻译理论家纽马克在其著作《翻译教科书》第13章中讨论了新词的翻译:Neologisms are perhaps the non-literary and the professional translator’s biggest problem.新词可能是非文学和专业翻译的最大问题（Newmark，2001）。
He also delivered that a majority of them have a single meaning and can therefore be translated out of context, but many of them soon acquire new (and some times lose the old) meanings in the TL.他还表示，它们中的大多数具有单一含义，因此可以脱离上下文进行翻译，但其中许多很快在TL 中获得了新的（有时失去了旧的）含义（Newmark，2001）。
纽马克也给出了新词的定义。
他将新词定义为新创造的词汇单元或获得新意义的现有词汇单元（Newmark，2001）。
他将新词分为两类和十二类。
A型是具有新意义的现有词汇项目。
它包括单词和搭配。
B型是指新形式。
它包括新造词、派生词（包括混合词）、缩写词、搭配词、人名词、短语词、转移词（包括新旧指称）、伪新词和国际主义（Newmark，2001）。
对于每一种新词，纽马克都提出了一种翻译方法。
这些方法与本文的翻译方法相似。
然而，纽马克理论中的新词属于印欧语系。
①In 2006,David Crystal, a very famous linguist, published his new work Language and Internet, which studied on the influence of Internet towards the general language and specific language. 2006年，著名的语言学家大卫·克里斯托（David Crystal）发表了他的新作《语言与互联网》，研究了互联网对一般语言和特定语言的影响。
语义网络及其应用实例浅析
语义网络及其应用实例浅析姓名：景飞班级： 3005学号：3113003029摘要：本文从语义网络的实际应用为出发点，首先介绍了语义网络的基本概念，随后通过列举如何将其应用于家族人物关系的模型建立以及如何建立基于特征的零件知识语义网络两个实例，来说明语义网络在实际建模中的实用性和便捷性，以此说明语义网络的未来发展空间还很大，将其用在智能控制领域会有很大成果。
关键词：语义网络家族人物关系模型零件知识语义网络一、语义网络概述语义网络是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。
语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，他主张处理问句时，将语义放在首位。
当时的语义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系。
由于其强大和直观的表示能力，不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。
1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。
语义网络采用网络形式表示人类的知识，其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。
一个语义网络是一个带标示的有向图。
其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。
在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。
结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。
因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示，所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来，它特别适于表达关系知识。
语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点，实现对知识的直接存取，能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。
应用语义网络使得知识表示更为直观，便于理解。
语义网络的特征包括以下几个方面的内容：1、重要的相关性得意明确表示；2、相关事实可以从直接相连的节点推导出来，不必遍历整个庞大的知识库；3、能够利用“IS-A”和“Subset”链在语义网络中建立属性继承的层次关系；4、易于对继承的属性进行演绎；5、能够利用少量基本概念的几号建立状态和动作的描述。
语义网络及其应用实例浅析
语义网络及其应用实例浅析姓名：景飞班级： 3005学号：3113003029摘要：本文从语义网络的实际应用为出发点，首先介绍了语义网络的基本概念，随后通过列举如何将其应用于家族人物关系的模型建立以及如何建立基于特征的零件知识语义网络两个实例，来说明语义网络在实际建模中的实用性和便捷性，以此说明语义网络的未来发展空间还很大，将其用在智能控制领域会有很大成果。
关键词：语义网络家族人物关系模型零件知识语义网络一、语义网络概述语义网络是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。
语义网络最早是1968年奎廉(Quillian)在他的博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，他主张处理问句时，将语义放在首位。
当时的语义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之间的关系。
由于其强大和直观的表示能力，不久就广泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。
1972年，西蒙正式提出语义网络的概念，讨论了它和一阶谓词的关系，并将语义网络应用到了自然语言理解的研究中。
语义网络采用网络形式表示人类的知识，其表示由词法部分、结构部分、过程部分和语义部分四部分组成。
一个语义网络是一个带标示的有向图。
其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。
在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。
结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。
因为语义网络表示知识的实质是知识的图解表示，所以这种表示法容易把各种事物有机地联系起来，它特别适于表达关系知识。
语义网络通过对于个体间的联系追溯到有关个体的节点，实现对知识的直接存取，能比较正确地反映人类对客观事物的本质认识。
应用语义网络使得知识表示更为直观，便于理解。
语义网络的特征包括以下几个方面的内容：1、重要的相关性得意明确表示；2、相关事实可以从直接相连的节点推导出来，不必遍历整个庞大的知识库；3、能够利用“IS-A”和“Subset”链在语义网络中建立属性继承的层次关系；4、易于对继承的属性进行演绎；5、能够利用少量基本概念的几号建立状态和动作的描述。
语义网及其应用
如何在海量异构的信息中有效地分类管理 ， 使用户 可以准确迅速地找到所需要 的信息 ； 如何使应用程 序能够理解信息所蕴涵的语义 ， 实现信息处理过程 的 自动化 ； 如何根据语义实现各种异构系统中的相 关信息 的集成和协作等。 为 了实 现 面 向机 器 理 解 的 Ｗｅ ， ｉ ｅ ｒ－ ｂ Ｔｍ Ｂ ｍｅｓ
度 空前 的提 高 ， 与此 同时也 极大 地缩 短 了人与人 之 间的距 离 ， 进 相互 了解 ， 外 也 造成 各 个 应 用 领 增 另 域 所 积累 的信息 量也 在急 速增 长 ， 整个 万 维 网的规
Ｗｅ ｂ以一些可靠的已经过实践证明的信息技术作
为基础 ， 而这 些技 术又 建立 在几 个世 纪的学 术成果 之 上 。对其影 响很 大 的两 个 主 要学 科 是 图论 和描 述 逻辑 （ ｅｃｉｔｎＬｇｃ， Ｌ ）２。 Ｄ ｓｒ ｉ ｏｉ Ｄ ｓＬ ｐｏ ｓ Ｊ 语 义 网研 究 主要 目的是 对 当前 Ｗｅ ｂ的扩 展 。
Ｌｅ于 ２０ 年 正式 提 出 了语 义 万维 网概 念并 给 出 ｅ ０１ 如下 定义 … ： 义 万 维 网 是 一 个 包 含 了 文 档 和 文 语 档 的 一些部 分 ， 述 了事 物 间 的明显 关 系 的 网络 ， 描 且包 含语 义信 息 ， 以便 于 机器 的 自动处理 。并将 万
第 ５期
杨卓群 等 ： 语义 网及其应用
・ ７・ ６
中术语的明确含义和它们之间的关系， 并在此基础 上进行推理和提供所需服务 的整合 ， 从而使计算机 能够利用这些语义信息对资源 的内容进行理解和 处理 ， 在此基础上实现更高层的 、 基于知识 的智能
语义网丰要应用技术与研究趋势
技 术 的更 新始 终保 持积 极 态度 ，通 过研 究语 义 网 的操控 模式 、 结 构 组成 、信 息 处理 等 ，可不 断提 升 产 品的智 能化 水平 ，提 升产 品 深 层次 的判 断 分析 。如 ：利用 ＲＦ中的 Ｒ Ｆ ｃ ｅ ａ Ｄ Ｄ ｈｍ 技术 能对信 息 在 市场 上 的价 值 。另外 ，语义 数据 库是 标注 型 语义 网应 用研 究 的 Ｓ 资源 的 “ 语 ” 谓词 ” 宾 语 ”明确 划分 ，明确 了信 息之 间的 新 方 向，对 数据 库 资源 的规 划利用 有 很大 的帮助 。 主 、“ 、“ 内在 关 系 ，这种 文件 检 索起 来会 更 加快 捷 。当企 业 用户 需要 搜 寻 四 、结 论 信 息时 ，只 需通 过 Ｒ Ｆ技术 就可 以实现 网络 化操 作 。 Ｄ 综 上所 述 ， 由于语 义 网是一 种假 设 型 的网络 ， 受到计 算机 技 （ ）维护 技术 。语义 网作 为 一种 新型 的 网络 形式 ，其 在使 术 条件 的 限制 ，我 国对 于语 义 网的研 究 还处 于初 始阶 段 。计算 机 四 用期 间应 配 备对 应 的维护 方 案 。语 义 网结构 设计 自带 的维护 功 能 行业 需 不断 更新 网络 技术 ，让语 义 网从理 论变 为现 实 ，更 好地 服 有助 于 系统 的安 全 性 ，企业 可按 照 标准 的操 作流 程 指导 调控 ，让 务 于企 业知 识 管理系 统运 行 。 网络 长 期处 于正 常 的运行 状 态 。如 ：框 架技 术 中将语 义 网进 行 了 参考 文 献 ： 详 细 的层 面划 分 ，这 有助 于每 个 层面 的 安全 控制 ， 当数据 发 生异 【 邓志鸿， １ 】 唐世渭， 杨冬青． 面向语 义集成——本体在ｗｅ 信 息 ｂ 常后 即 可及 时提 示 告警 。 集成 中的研究进展 Ⅱ． 】 计算机应用， ０， ２ ２１ ０ 三 、语 义 网络未 来 的研 究趋 势 【 吴健， ２ ］ 吴朝 晖， 李莹， 邓水光 ． 基于本体论和词汇语 义相似度 未来 语 义网 的研 究将 从理 论 转移 到 实际运 用 中 ， 目前 企 业在 的 Ｗ ｅ 务发 现 卟 计 算机 学报 ， ０， ｂ服 ２ ５４ ０ 知识 管理 系统 运 行 中开始 尝试 着 引进 语义 网。对 于语 义 网研 究趋 【 吴健， ３ 】 陈珂， 董金祥． 基于语义网的产品配置知识表达及检 索 势 的分析 ， 需要从 不 同 的角度 进行 判 别 ，不 同用 于对 于这 种 新型 卟计算机辅助设计与图形学学报， ０， ２ ５１ ０ 网络 的要 求 是各 不相 同 的。此 次 从消 费者 和 企业 两个 方面 进 行研 【 闵春 平 ． 于本 体 的跨领 域 虚拟 样机 技 术研 究【 】 ４ 】 基 Ｄ． 国防科 学 究 ，如下 ： 技 术 大 学， ０ ２ ３ ０ （ ）消 费者 角度 。消 费者购 买产 品主要 是对 产 品价值 的认 一 【 王 进 ． 于 本体 的语 义信 息检 索研 究 ［ ． 国科 学技 术 大 ５ 】 基 Ｄ】 中 可 ，若企 业销 售推 广 的产 品达 不 到消 费者 的使 用 要求 ，那 么产 品 学， ０ ２ ６ ０ 也 会 失去 自身 的商 业价 值 。 因此 ，消 费者对 于 新 型产 品 的考核 指 【 李 岚． 于本 体 的 汉语 表层 语 义神 经 网络 的构 造研 究Ｉ】 ６ 】 基 Ｄ． 湘 标 多数 集 中于 使用 价值 。但 从 现有 的状 况 分析 ，语 义 网 的研 发 工 潭大 学， ０ ， ２ ５１ ０ 作 仅 限于 理论 知识 ，如 ：通 过 标注 信 息实 现机 器 的可读 ，一旦 信 【 张瑞 霞． 于语 义 的汉语 句 法分析 系统 的研 究与 实现 ｆ１ ７ 】 基 Ｄ． 西 息 都被 标注 ，网络 就会 变成 一 个大 型 的 ＲＦ数据 库 ，大量 激动 人 北 大 学， ０ ， Ｄ ２ ６２ ０ 心 的应 用也 会 应运 而生 。但 这 些研 究知 识在 理 论层 面上 进行 ，并 【 张 晓淼 ． 于神经 网络 的 中文 分词 算 法 的研 究【】 ８ 】 基 Ｄ ． 理 工 大连 没 有让 消 费者 看到 实 际运用 的成效 ， 来语 义 网研 究必 须要 从“ 未 理 大学， ０， ２ ６ ０ ４ 论 ”转 向 “ 际 ” 实 。 ［余 贞斌 ． ９ 】 自然语 言 理解 的研 究 ［］ 东师 范 大学， ０ ， Ｄ． 华 ２ ５５ ０ （ ）企 业角 度 。实现 办 公 自动化 是企 业 未来 经营 管理 的 必 二 『 ］－ｌ ． 有 自然语 言 理 解和信 息 挖掘 能 力 的搜 索 引擎 开 １ ￣＿ 昕 具 ０ ＇ ｋ 然 趋势 ，通 过 内部 网络 调控 运 用是 保证 企业 一 体化 管理 的有 效 措 发 【 ． 东师 范大 学， ０ ， Ｄ］ 华 ２ ６４ ０ 施 。语 义 网不 仅方 便 了 内部 自动化 办公 模式 的调控 ，也 给企 业 的 【 】 田 中． 经 网络 分 类 器及 其规 则 抽 取技 术 的研 究 【】 １何 １ 神 Ｄ． 南 网 络升 级提 供 了 明确 的方 向 。企业 对于 语 义 网的研 究应 转移 到 具 昌大 学， ０， ２ ６ ０ ４ 体 运用 上 ，如 ：通 用及 垂直 搜 索 引擎 、文本 助 理工 具 、个人 信 息 ｆ １ 斌 ． 语 时 间语 义 分 析 及 推 理 【】国 防 科 学 技 术 大 １ 成 ２ 汉 Ｄ． 管 理系 统 、语 义浏 览工 具等 。因此 ，今 后语 义 网研 究 的趋势 将 集 学， ０， ２ ６ ０ ３ 中 于企 业 ，且 不仅 仅是 知识 管 理系 统这 一个 分 支 。企业 对于 网络
电子政务理论与方法第四版课件第2章国外电子政务进展与启示
• 2002年11月,英国政府公布了《地方电子政务发展国家战略》,对英国地方电子政务的 发展进行了规划,并出台相关政策指导地方电子政务发展。
• 2005年11月,英国政府公布了《以技术推动政府变革》。2006年4月,英国政府颁布了 《〈以技术推动政府变革〉实施计划》。
美国ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2.1
• 美国是现代信息技术的发源地,也是世界上电子政务起步最早的国家。早在 1993年,克林顿政府就把构建“电子政府”作为其施政改革的一项重要内容, 并成立了国家绩效评估委员会,使美国民众有更多的机会、以更有效的方式 获取公共服务。1996年,克林顿政府启动了“重塑政府”计划,提出到2003 年让美国联邦政府部门全部上网,使美国民众能够充分获取联邦政府的各类 信息。1997年,克林顿政府制订了“走近美国”计划,要求从1997年到2000 年,在电子政府方面完成120余项任务;到21世纪初,公共服务全部实现电子化, 政府工作效率有极大的提高。
• 2009年3月,奥巴马政府设立了联邦政府首席信息官(CIO)一职,并任命昆德拉为联邦政府首席信息 官。
• 2009年3月,美国联邦总务管理局签署了一份允许政府各部门在YouTube等四个社交类网站上发布 可共享内容的协议。
• 2009年5月,奥巴马签署了《开放政府指令》。这是美国政府提倡的在互联网上发布更多信息的计 划。该计划的目的是鼓励联邦部门公布更多现有的、符合《信息自由法案》(Freedom of Information Act)的信息,并使公众更容易获取此类信息。
• 至2005年底,“联邦在线2005”计划圆满结束,并取得了显著成效。 • 2006年,德国内政部CIO办公室制订了“E-Government 2.0”计划。该计划旨在让更多的德国企
社会网络分析的基本理论方法及其在情报学中的应用_赵丽娟
社会网络分析的基本理论方法及其在情报学中的应用赵丽娟摘 要 鉴于社会网络分析一直是学术界的研究热点并在许多领域得到推广应用。
文章重点介绍社会网络分析的相关研究、社会网络分析的概念和任务以及社会网络分析的研究方法,并且就知识管理方面,介绍社会网络分析在情报学领域的应用,总结其中重要的两个不足之处,给出社会网络结构化的发展方向,强调动态思想在社会网络分析中的重要地位。
关键词 社会网络 社会网络分析 情报学 关系Abstract:Social netw ork analysis has been the research f ocus in academia and used widely in many fields This article f ocuses on th e research related to social netw ork analysis,its concepts and tasks,and the research methods And on know ledge management,it introduces th e social netw ork analysis applications in th e field of Inform ation Science,su mmarizes th e tw o major inadequacies,and gives th e development direction for future,emphasizes the importance of dynam ic thinking in the social network analysisKey words:social netw ork social netw ork analysis Information Science relation自20世纪30年代,社会网络分析(Social Ne twork An alysis,简称SNA)作为一种应用性很强的社会学研究方法一直是学术界研究的热点。
基于语义网的知识工程技术研究
基于语义网的知识工程技术研究随着人工智能技术的发展，人们对知识工程技术的需求也越来越重要，而基于语义网的知识工程技术也成为当前最流行的研究热点之一。
本文将会从多个方面探讨这一技术的意义、应用、发展前景以及现有的技术水平和发展瓶颈等问题。
一、语义网与知识工程技术语义网又称为“智能网”(Intelligent Web)或“Web3.0”，它是建立在Web技术之上的一种新型信息处理模式。
与以往的Web技术不同，语义网不是仅仅把不同的数据进行链接，而是将这些数据进行语义上的连接。
这种语义上的连接可以使得搜索引擎更加智能化，能够通过自动推断和分析，响应更加具有针对性的搜索请求。
而在知识工程领域中，语义网的应用也是不可避免的。
知识工程技术旨在构建具有智能化、自适应等能力的智能系统，而语义网则是实现这些能力的重要手段之一。
二、基于语义网的知识表示在知识工程中，知识的表示和管理问题一直是一个热点问题，然而，以往的知识表示方法往往难以满足实际应用需求。
在语义网上，知识的表示方法可以采用RDF(Resource Description Framework)语言或OWL(Web Ontology Language)语言。
这两种语言分别用于描述资源和本体，实现对知识的共享和重用。
例如，可以通过定义一些基本的本体概念来描述事件、对象、属性的语义，进而实现自然语言理解、信息抽取、信息检索等应用。
三、基于语义网的智能搜索引擎语义网可以使得搜索引擎更加智能化，能够通过自动推断和分析，响应更加具有针对性的搜索请求。
对于用户输入的查询语句，语义搜索引擎可以通过分析用户查询的意图和背景知识，将查询相应的类别或概念，进而返回更加准确和精准的搜索结果。
当前，国内外已经涌现出了很多基于语义网的智能搜索引擎应用，如Google、Bing等。
这些搜索引擎已经可以将企业、商品、新闻等不同类型的信息进行智能搜索和推荐。
四、基于语义网的人工智能技术基于语义网的知识工程技术还可以与人工智能技术进行结合，实现更为智能和智慧的应用。
语义网技术在信息检索中的应用研究
语义网技术在信息检索中的应用研究随着互联网应用的不断普及和发展，信息爆炸式增长的现象也愈发明显。
在这个信息时代，如何快速有效地获取到所需的信息，成为了人们迫切需要解决的问题。
而这一问题在信息检索中表现得尤为突出。
传统信息检索采用的是关键词匹配思路，用户需要输入关键词进行检索。
但是这种方式存在很多弊端，例如：同义词、近义词、歧义词等都会影响检索结果的准确性。
因此，如何通过更先进的技术来解决这些问题，成为了信息检索领域亟待解决的难题。
随着语义技术日趋成熟，语义网技术在信息检索中也逐渐得到了广泛应用。
语义网技术是Web的一个扩展，旨在使Web上的数据具有可处理的意义和语义。
通过语义网技术，人们可以更准确、快速地找到所需的信息，进而提高检索效率和准确性。
语义网技术在信息检索中的应用主要有两个方面：一是构建语义信息库，二是基于语义搜索。
首先，构建语义信息库是语义网技术在信息检索中的核心应用之一。
传统的关键词匹配检索方式往往会忽略词语的语义信息，导致检索结果不够准确。
而通过构建语义信息库，可以将数据进行多维度的关联，从而更全面地表达信息。
例如，语义信息库中可以将相关概念、实体及其属性、关系等全部关联起来，同时还可以扩展同义词、近义词、反义词等方面的关联。
不过，相比于传统的信息库，语义信息库更加注重表达数据之间的语义关联，因此需要采用一些特定的技术方法来实现。
例如知识图谱就是一种以图形化的形式展示数据之间关系的语义信息库。
它采用了本体构建、知识抽取、数据融合等技术手段，能够将多个数据源中的数据链接起来，构建出具有表达能力和推理能力的语义信息库。
通过这种方式构建语义信息库，可以更加准确地表达数据，提高信息检索的效率和准确性。
其次，基于语义搜索也是语义网技术在信息检索中的重要应用之一。
基于语义搜索可根据用户的输入意图，将用户的查询意图与语义信息库中的数据进行匹配，进而返回最相似的结果。
相对于传统的基于关键词匹配的搜索，基于语义的搜索更加准确和智能。
当前功能对等理论的国外研究动态及其应用前景
当前功能对等理论的国外研究动态及其应用前景功能对等理论（Functional Equivalence Theory）是指将源语言与目标语言的不同结构和表达方式进行等价转换，以实现文本内容的同等传递。
它是翻译研究领域的重要理论之一，也被广泛应用于翻译实践和跨文化传播。
本文将对当前国外功能对等理论的研究动态和其应用前景进行探讨。
一、功能对等理论的研究动态1. 发展历程功能对等理论最早由美国翻译学者劳伦斯·费值尔（Laurence Venuti）于20世纪90年代发表。
自此以后，越来越多的学者对该理论进行了深入研究，并提出了不同的观点和方法。
2. 研究内容（1）对等的定义：不同学者对功能对等的定义存在一定差异。
一些学者认为功能对等是指在目标文本中实现与源文本相同的功能。
而另一些学者则认为功能对等是相对而言的，即对等的程度会因翻译目的和读者群体的不同而有所变化。
（2）对等的实现方式：功能对等的实现方式主要有直接对等和间接对等两种。
直接对等即源文本和目标文本之间的对应关系直接可见，而间接对等则强调翻译的目标是在不同语言文化背景中传达相似的意义。
（3）对等的评估标准：对等的评估标准是功能对等理论研究的重要内容之一。
学者们提出了不同的评估方法，如跟踪调查、比较分析、语料库研究等，以确定译文是否达到了功能对等的要求。
3. 研究成果当前国外的功能对等理论研究已经取得了一些重要的成果。
例如，学者们对特定语言的译文进行了比较分析，发现功能对等在不同语言之间的实现方式存在一定差异。
此外，一些学者还提出了针对特定领域的功能对等研究方法，如文学翻译、科技翻译等。
二、功能对等理论的应用前景功能对等理论作为一种翻译理论，具有广阔的应用前景。
1. 翻译实践功能对等理论可以指导翻译实践中的译者进行准确的语义传递和文化转换。
通过合理运用功能对等理论，译者可以更好地传达源语言文本的意义和目的，使译文更加符合目标读者的需求。
2. 跨文化传播功能对等理论对于跨文化传播的研究具有重要意义。
语义网技术及其在军事领域应用研究报告
语义网技术及其在军事领域应用研究报告随着信息技术的迅猛发展，海量数据已成为当今社会的一种常态。
在这个时代，如何从数据中获取有效信息并实现信息共享已成为一个重要的研究领域。
而语义网技术则是解决这一问题的重要手段之一。
语义网技术，又称为“语义Web”，是一种用于构建语义上连通的、能够被计算机和人类共同理解的数据框架。
利用语义网技术，数据可以被表示为本体，定义元数据、外部资源、概念与属性，从而实现数据的标准化和形式化处理。
语义网技术在军事领域的应用也愈发广泛。
军事工作中涉及大量的信息交换和共享，而语义网技术正可以帮助军队完成更加高效的信息交流。
首先，语义网技术可以帮助军队实现数据的标准化，从而提高数据的互操作性。
通过利用统一资源标识符（URI）和统一资源描述符（URL）等技术，可以实现跨平台、跨组织的信息交流与共享。
其次，语义网技术还可以帮助军队实现智能化处理和分析。
语义网技术的本体结构能实现语义上的关联和推理，通过构建“软件代理人（agent）”，可以帮助军队实现智能化分析与推理，提高信息处理的质量和效率。
再次，语义网技术可以帮助军队实现信息的安全和保密。
通过基于本体技术设计的访问控制机制，可以对数据进行精细化管理和控制，保证信息的安全与保密。
总之，语义网技术是一项重要的信息技术，其在军事领域的应用已经越来越受到重视。
在未来的发展中，我们可以期待语义网技术进一步完善和成熟，并为军队信息化建设带来更多更好的支持。
为了更好的理解语义网技术的应用和发展趋势，我们需要对相关数据进行分析。
以下列出几个有关语义网技术的数据:1. 截至2020年，全球已经有900多个语义网技术相关的项目和产品。
2. 德国是语义网技术应用最广泛的国家之一，政府和企业在知识管理、药物研发等领域使用语义网技术。
3. 2018年，全球语义网技术市场规模为23.5亿美元，预计到2025年将达到50亿美元。
从以上数据中，我们可以得出以下分析：1. 语义网技术目前在全球应用非常广泛，应用领域也越来越丰富。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（中国科学院国家科学图书馆 北京 １０００９１）周静怡 黄国彬２００７－２００８年国外语义网研究与应用进展 语义网是万维网的扩展和延伸，包括三大关键技术：ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ，可扩展标记语言）、ＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ，资源描述框架）和Ｏｎｔｏｌｏｇｙ（本体）。
２００７－２００８年（截止２００８年６月），国外学者继续开展对语义网的研究和应用。
除了对语义网当前发展状况的调研和审视，以及对语义网关键技术的继续深入研究之外，更多的学者将研究重点放在语义网应用上。
与此同时，国外图书情报领域的学者积极思考图书馆和语义网之间的关系，努力探索语义网在图书馆领域的推广应用。
１ 语义网发展现状 从１９９８年 Ｂｅｒｎｅｒｓ－Ｌｅｅ Ｔ提出“语义网”［１］至今，各种机构、组织和个人纷纷以各种方式推动语义网的发展。
比如，Ｏｒａｃｌｅ公司引入了行业中的第一个ＲＤＦ管理平台，目标应用领域包括生命科学、数据和内容整合、企业应用整合和供应链整合等。
现在，Ｏｒａｃｌｅ正努力尝试使ＯＷＬ（ＷｅｂＯｎｔｏｌｏｇｙ Ｌａｎｇｕａｇｅ，网络本体语言）支持该平台［２］。
语义网的发展现状决定了当前研究人员和参与者利用和处理语义技术的基础。
为了更好地了解和掌握语义网的发展全景，学者Ｊｏｒｇｅ通过调查问卷的方式［２］，分析了语义网现阶段的发展现状，包括语义网的语言、技术、工具、系统和应用领域等，并对语义网今后的发展趋势做出预测。
Ｊｏｒｇｅ开展调查问卷活动的时间为２００６年１２月－２００７年１月，共回收调查问卷６２７份。
调查问卷包括１４个与语义网相关的问题，内容主要包括５个方面：被调查者的基本情况（所在机构的类型、所担任的角色或职务及从事语义网研究的时间）；工具和语言（关于建立本体的工具、本体语言等）；本体（关于本体所在的领域或者行业、开发本体的方法、使用本体的原因等）；本体规模（最小、最大和最典型的本体中分别有多少个概念）；产出（评估在一定时间里，本体和相应的系统的产出等）。
本次调查的主要对象包括科研人员和软件开发公司员工，调查结果显示：６６％的被调查者在学术界，１８％的被调查者在公司，这也在一定程度上表明，在未来的几年内，语义网的发展将会从学术界（如高校等）向公司进行技术转移；从被调查者的身份来看，２１．７％的被调查者为研究人员，其余调查者分别为：教授（１２．５％），知识工程师（１２％）和编程人员（１２％），项目经理（１１．１％）和系统分析与设计人员（１１．１％），架构师（９．２％），学生（５．０％）和其他（５．４％） ；３５％的被调查者从［摘 要］ 语义网是万维网的扩展和延伸，包括ＸＭＬ、ＲＤＦ和Ｏｎｔｏｌｏｇｙ三大关键技术。
近两年，国外学者对语义网的应用研究集中在信息组织、虚拟组织、知识管理和Ｗｅｂ ２．０等领域。
由于语义网和图书馆之间存在着许多相似的特点，图书馆功能在语义网中的应用、受控词表在语义网中的应用、语义网与数字图书馆的研究也正日渐倍受关注。
［关键词］ 语义网 本体 信息组织 图书馆［中图分类号］ Ｇ２５３ ［文献标识码］ Ａ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ Ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｉｓ ｔｈｅ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ， ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｔｈｒｅｅ ｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ： ＸＭＬ， ＲＤＦ ａｎｄ Ｏｎｔｏｌｏｇｙ． Ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ ｔｗｏ ｙｅａｒｓ， ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ｍａｉｎｌｙ ｆｏｃｕｓｅｄｏｎ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｖｉｒｔｕａｌ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄ Ｗｅｂ ２．０ ａｂｒｏａｄ．Ａｓ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｍａｎｙ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｉｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ａｎｄ ｌｉｂｒａｒｉｅｓ， ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｂｒａｒｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｖｏｃａｂｕｌａｒｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ， ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｌｉｂｒａｒｙ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙ ｄｒａｗ ｇｒｅａｔｅｒ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ．［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ Ｓｅｍａｎｔｉｃ ｗｅｂ； Ｏｎｔｏｌｏｇｙ； Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ； ＬｉｂｒａｒｙReview of the Theory and Application of Semantic Web Abroad from 2007 to 2008［文章编号］ １００４－３２５Ｘ（２００９）０１－００１９－０５２００９（１）事该领域研究的时间超过六年；６８．２％的被调查者使用的本体编辑器是Ｐｒｏｔéｇé，其他的还有：ＳＷＯＯＰ、ＯｎｔｏＥｄｉｔ、Ｔｅｘｔ ｅｄｉｔｏｒ等；７５．９％的被调查者选择利用ＯＷＬ本体语言开发他们的本体，６４．９％的被调查者使用ＲＤＦ（Ｓ）（指ＲＤＦ和ＲＤＦＳ，ＲＤＦＳ——ＲＤＦ Ｓｃｈｅｍａ，ＲＤＦ模式）；５３．６％的被调查者使用的推理机是Ｊｅｎａ，２８．２％和２３．７％的被调查者使用的推理机是Ｒａｃｅｒ和Ｐｅｌｌｅｔ；本体应用的领域中，教育领域占了３１％，计算机软件领域占了２８．５％，其他依次是：政府部门、商业服务、生命科学、通讯、媒体等；关于使用本体的原因，６９．９％的被调查者是为了共享信息，以帮助有关人员及计算机理解模型，５６．３％的调查者是为了重用领域知识。
通过此项研究，可以发现，当前语义网的研究人员有三分之二在学术界，且有超过三分之一的人员从事关于语义网的研究已经超过六年的时间，Ｐｒｏｔéｇé 是当前大部分研究人员使用的本体编辑器，ＯＷＬ是当前大部分研究人员使用的本体语言，本体最大的应用领域集中于教育领域。
２ 语义网关键技术 ２００１年，Ｂｅｒｎｅｒｓ－Ｌｅｅ Ｔ曾预想语义网将会增强Ｗｅｂ页面的结构化，使计算机可以处理更复杂的任务［３］，由此引发了对语义网关键技术的研究热潮。
但是，２００７年至２００８年（截至２００８年６月），国外专门研究语义网关键技术的文献并不活跃。
比如， Ｚｈａｎｇ Ｊ的研究只是在前人研究的基础上，对语义网关键技术（主要是本体）相关内容进行了综述和探讨［４］， Ｐａｎ Ｊ Ｚ和 Ｈｏｒｒｏｃｋｓ Ｉ 的研究则只是对ＲＤＦ（Ｓ）的一个改进［５］。
２．１ 语义网、本体、ＸＭＬ和ＲＤＦ 本体是语义网的关键技术之一，用于描述实体之间的语义关系。
２００７年， Ｚｈａｎｇ Ｊ 构建了一个嵌入本体和语义网的信息描述系统来开展相关研究［４］。
在这个新的信息描述系统中，本体可以更好地描述其所要表达的概念之间的语义关系，这使该系统有了区别于其他描述系统的３个显著特点：基于一种更复杂的信息语义表述；可以超越文档层面；更易于被机器理解和处理。
基于语义网的三大关键技术，Ｚｈａｎｇ Ｊ 对机器理解和处理进行了深入的研究：为了创建机器可理解的Ｗｅｂ，需要开发出一系列的标记语言，比如ＸＭＬ和ＲＤＦ。
ＸＭＬ可以使内容、结构和描述独立，能够充分表达知识描述的含义，是语义网所有的表达工具中最有“语义”的第一级别的工具；而ＲＤＦ是建立本体、执行逻辑推理和描述Ｗｅｂ服务以及其他语义网行为的基础。
经过ＲＤＦ描述的信息，一方面可以跨平台进行相互交换，另一方面还可以避免信息的缺失。
２．２ 语义网和ＲＤＦ 通常，研究人员认为语义网的语言应该是相互兼容的，以便于机器理解。
但最近的研究显示，语义网的标准注释语言ＲＤＦ（Ｓ）和语义网的标准本体语言ＯＷＬ两者之间并不兼容。
Ｐａｎ Ｊ Ｚ和 Ｈｏｒｒｏｃｋｓ Ｉ 对这种不兼容的原因进行了调研［５］，提出了一种改进的ＲＤＦ（Ｓ），并将其作为逻辑描述的语义网本体语言的语义基础。
在此基础上，建立了基于这种改进的ＲＤＦ（Ｓ）与ＯＷＬ之间的映射，使改进的ＲＤＦ（Ｓ）代理和ＯＷＬ代理之间的交流变得更加容易。
３ 语义网的应用进展 ２００７－２００８年，语义网的应用遍地开花。
应用领域主要涉及网站信息组织、虚拟组织中的可重用提交服务、知识管理中的个人信息环境等。
３．１ 语义网与信息组织 由于Ｗｅｂ信息呈指数增长，各种网站上的信息检索和导航功能已无法满足用户的需要。
Ｕｄｄｉｎ Ｍ 等学者通过应用语义网技术［６］，尤其是ＸＭＬ、ＲＤＦ和本体，提出分面分类系统（Ｆａｃｅｔｅｄ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ， 简称ＦＣＳ）的框架。
相对于简单的分类层次而言，分面分类系统是根据信息资源的主题或者属性来多维描述和组织信息资源的，非常适合于网站的分类，尤其适用于用户不熟悉网站内容、但对该网站某一领域的内容非常熟悉的情况。
分面分类系统框架可以支持不同类型的用户，根据多面存储和本体语义来表达和整合信息，可以利用任何ＸＭＬ工具和本体语言（如ＲＤＦ、ＤＡＭＬ＋ＯＩＬ、ＯＷＬ）进行存储。
分类系统框架可应用于领域信息资源分类，帮助站点多面多维地组织界面，使其更加易于导航和检索。
其主要组成模块包括知识库、内容管理系统和交流器。
其中，知识库是该框架的一个核心组成，负责存储分面信息、各种知识（如，用于构建面的领域本体）和内容管理系统中的资源索引等；内容管理系统是一个Ｗｅｂ平台，负责管理和发布权威用户生成的信息；交流器是用户与分面分类系统之间的界面，负责接收用户请求，处理后传递给相应的模块。
３．２ 语义网与虚拟组织 约定管理服务（Ｃｏｍｍｉｔｍｅｎｔ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ，简称ＣＭＳ）是虚拟组织顺利运转的关键，负责资源管理、资源提交，以满足特定需求，其执行主体可以是一个单独的代理，也可以是一个虚拟组织。
Ｐｒｅｅｃｅ Ａ 等学者［７］创建了一个基于语义标准的、开放的、可重用的约定管理服务，该服务的主要特点是可以在不同的领域重用，也可以在各种特定领域服务本体中管理约定服务。
为了实现这两项功能，必须提高语义网的处理效率。
因此，大部分服务本体必须定义为基于语义网的表达——ＯＷＬ或者是ＲＤＦ。
为了在Ｗｅｂ或者语义网中应用约定管理服务，必须开发现有的基于ＸＭＬ的交换格式（包括ＲＤＦ语法）、传输协议（ＨＴＴＰ、ＳＯＡＰ等）和逻辑基础（描述逻辑和规则等）。
基于以上的考虑， Ｐｒｅｅｃｅ Ａ 等学者［７］提出了一组在虚拟组织中用于代理操作的可重用的约定管理服务组件，这些组件以语义网为架构，能够对语义网服务（包括ＯＷＬ或者ＲＤＦＳ定义的任何服务）的提交实施有效管理。