"基于语义相似性度量的知识资源管理与服务系统研究"

本课题源于国家 863 高技术研究发展计划：“面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统”，旨在研究一套支持用户多层次、多粒度知识获取的知识资源管理与服务系统。系统的体系结构包括知识资源的组织与管理、知识资源的处理以及个性化多模式三个层次。其中，语义相似性度量的研究在主题图融合过程中起着关键作用。为解决现有的问题，本研究着重致力于扩展主题图的数据格式，以实现资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，从而提供知识的多层次、多粒度的语义搜索与导航。当前的语义相似性度量方法主要有基于词典和基于语料库两种，而在研究中，也要探索更准确的语义相似度计算算法。因此，本课题的目的和意义在于提升知识资源管理与服务系统的能力，并为用户提供更加准确和便捷的语义搜索与导航服务。 总的来说，本课题的研究背景源于对国家高技术研究发展计划的需求，目的在于提升知识资源管理与服务系统的能力，意义在于为用户提供更加准确和便捷的语义搜索与导航服务。通过扩展主题图的数据格式和探索准确的语义相似度计算算法，将能够实现资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，从而提供知识的多层次、多粒度的语义搜索与导航。这一系列工作将对知识管理领域产生深远的影响，为教育与科研工作者提供更多工具与资源。 然而，在当前的研究中还存在一些问题和挑战。首先，现有的语义相似性度量的方法主要有基于词典和基于语料库两种，针对这两种方法，尚未找到更为准确和高效的算法；其次，对于主题图融合过程中的语义相似性度量问题，需要更加深入和系统的研究，以确保最终结果的准确性和有效性；另外，扩展主题图的数据格式需要满足独立性和通用性的要求，而实现这一点也需要克服一定的技术难题。因此，本课题仍面临着一定的技术挑战和研究难点，需要在接下来的研究中加以解决。 为了克服这些问题和挑战，本研究将从以下几个方面展开工作。首先，将深入研究目前主流的语义相似性度量方法，探索其中的不足之处，并寻找更为准确和高效的计算算法；其次，将着重从语义相似性度量的角度对主题图融合过程进行优化，以提高最终融合效果；另外，通过综合运用信息检索、语义网络和知识表示等技术手段，探索更加独立并具有通用性的扩展主题图的数据格式。总的来说，通过这些工作，将有望克服当前研究所面临的问题和挑战，取得一系列重要的研究成果。 在进行以上工作的过程中，我们将采用实验研究的方法，通过构建相应的实验平台和实验环境，进行大量的模拟和实际数据的测试和验证。此外，还将充分利用现有的大规模知识资源，并邀请相关领域的专家学者参与研究，以确保研究工作的有效性和可靠性。除此之外，我们还将积极借鉴国内外相关领域的最新成果和技术，以保持研究的前沿性和创新性。 通过以上的研究工作，我们有信心能够取得一系列重要的研究成果。首先，将提出一套更为准确和高效的语义相似度计算算法，为主题图融合过程提供有效的技术支持；其次，将优化扩展主题图的数据格式，以实现资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，从而提供多层次、多粒度的语义搜索与导航。总的来说，这些成果将在知识管理领域产生重要的理论和实践意义，为教育与科研工作者提供更多工具与资源。同时，这些成果还将有望能够推动我国在知识管理领域的发展，并为相关领域的科研工作和产业发展提供有力的支持。 综上所述，本课题的研究背景源于对国家高技术研究发展计划的需求，目的在于提升知识资源管理与服务系统的能力，意义在于为用户提供更加准确和便捷的语义搜索与导航服务。虽然在当前的研究中还存在一些问题和挑战，但通过深入系统的研究和实验验证，我们有信心能够取得一系列重要的研究成果。希望通过我们的努力，能够为知识管理领域的发展做出一定的贡献，推动相关领域的科研工作和产业发展。