沿着张琪玉先生开创的道路奋勇前进
记得当年祝希龄老师给我们上情报检索语言课，用的当然是张琪玉先生的教材。这门课给我印象最深的是：情报检索语言是一种规范的人工语言，应该与自然语言区别开来。这种思想方法在近年来元数据和本体的学习中，一直让我受益匪浅。
最近在看一些本体的东西，想借鉴一下自然语言处理领域长期以来的研究成果，看着看着发现他们走不下去的一个重要原因是忽略了自然语言与人工语言的区别（他们并不是不懂，但却一定要将两者调和，或者说从自然语言中发现可以被形式化的东西），数字图书馆领域一直在搞的本体和元数据，一直想突破基于字词匹配的全文检索而达成基于概念（知识）的检索，一直在开发适用于网络和机器处理的人工语言规则，这条道路我认为是充满希望的康庄大道。
自然语言处理（NLP）的水很深，发展了很多年，规则繁复，成果众多，还跟人工智能有不小的瓜葛，特别是汉语的自然语言处理，其典型应用是机 器翻译。前一阵还跟一位网上偶遇的朋友聊起汉外自动翻译，我认为如果不局限于领域应用，普适的翻译机是开发不出来的。但是据我知道我们有不少科研机构从七 十年代开始就钻牛角尖，浪费了无数科研经费，还在做“无畏”的努力。而领域应用，实际上已经不是单纯的自然语言处理范畴了，例如我们目前积极推进的本体 （包括KOS）、元数据的应用，其目的就在于避开自然语言的弱点，而发明、构建一套人工语言和规则，达成机器对于语义的理解。在这个机器世界里，是不存在 语种差别的，任何语言都被机器理解为符号。这个目标能不能完全实现，能不能建立一套完全形式化的机器语言规则，很好地适用于某些领域，现在还不好说，可能 还有赖于我们当前的努力。
汉语的问题，曾经让汉外翻译系统的研发结结实实地摔跟头的，主要有以下一些（汉语分词问题由于引入了语境、采用穷 尽方法等，目前已经解决得相当不错，就不说了）：
1． 汉语同一词类担任多种语法成分且无形态变化；
2． 汉语句子的构造原则与短语的构造原则基本一致；
3． 汉语中的虚词；
4． 汉语的语序；
5． 汉语的书写习惯。
自然语言的机器处理有一个基本假设可能有问 题，这个假设即“语言表达的客观性假设”，即认为语言之所以能够达成交流的目的，是因为关于语言的表达 （包括语义、语法和结构）是客观的，对于客观性的认识能够使我们采用有限的形式 语法组合规则和统计规律，来“变换”、“重构”语言的表达，因此计算机也就能够“理解”“客观的”语言。然而迄今为止的研究似乎证明，语言的客观性是无法 被彻底揭示的。或者我们只能说语言有一定的客观性，但是本质上还是主观的。其客观性表现为人与人之间达成的理解“协议”，这种协议是可以随时变化的。
近 年来由于网络的发展带来语言现象的巨大变化，各种新的“火星语”“符号语”等网络语言层出不穷，老夫子们斥责这些表达不符合汉语习惯，需要规范，但毕竟 语言是活的东西，能够进行交流沟通，就一定会影响目前的语言规范。因此自然语言处理原有的套路（通过穷尽有限的规则来达到机器可处理）越来越不合时宜，应 该从哲学方法论的角度进行大规模的梳理和反省。当然，目前计算机的能力越来越强大，结合网络的发展而形成的巨大的云计算能力，可以支持越来越复杂的穷尽算 法、规则和统计规律，汉语输入法和搜索引擎的发展似乎也印证了这一点，因此如果应用得法，在一段时间内采用传统方法应该也是能够取得一定进展的，但是这种 方法应该看不到最终的解决自然语言机读化问题的希望。
前述5个问题在规范的情报检索系统（IR，或者说数字图书馆系统，或者说应用了本体和元数据 的系统）的开发中只有第一点略有相关，其余都可以绕过。因为概念体系（本体）的架构依赖于自然语言的，基本上只到单词（概念）一级（就是说概念来自于单 词，是对自然语言的规范产生的，是人为指定的概念符号），这一级（字词处理，包括分词和词性标注等）从理论到实践已基本成熟，到更宏观的句法（语法和结构）一级IR基本上与NLP开始分道扬镳了，都是采用“人工”的机器语言（RDF/XML）了，这是自然语言处理与情报检索系统两 个领域在研究对象方面最大的不同。正因为此，在领域应用方面就能够按照比较严格的规范体系来做（至于如何做又是一个大课题，如自顶向下一般是对于新建系统 可行，自底向上进行标注则不可能完全采用人工来做，就需要进行自然语言理解、模式识别或者原有结构的转换映射等方法）。其缺点可能是不够“自然”，即如果 让人直接进行阅读，人性化程度还是要差一点（就如同编程语言由机器语言向高级语言进化，但高级语言也主 要是给机器用的，如果在进行RDF/XML编码转换时能够尽可能应采用软件工具来实现，人性化程度可以高一些）。
上面一大通罗嗦，其实是想说：本体、元数据规则等，其实是（可以看成）一套人工语言规则系统，我们现在应该学习张琪玉先生当初的做法，为网络信息资源的描述和检索，提供一套形式化或半形式化的人工（规范）语言系统（概念体系）和规则，用以规范网络信息资源的管理，建立一套新的知识组织理论（和方法论）体系。或可叫做“元数据方法”或“本体方法”。目前计算语言学研究，就是要从自然语言中发现可被形式化的规则（可以理解为这部分内容只是语言现象的一部分，不可能找到所有的规则，否则就不是“自然”语言了），并对这部分 内容进行“机读化”。从这个角度思考，人工语言应该比对于传统的纯自然语言的形式化处理更为简单，从机器翻译等领域对于语言形式化的研究成果中应该可以找 到大量丰富的养料。
例如以下“计算机语言处理模式”的抽象思考就很有启发：
1、 处理对象（输入）为有限种符号的有限长序列。其中包括如何编码、如何形式化的一整套规则。
2、处理方式（运算）为有限的程序变换。早期采用 简单模式匹配法，后来（至今）采用基于规则的处理方法，近年来流行基于语料库的统计方法。
3、处理结果（输出）为符合新规则的表达 式。
计算语言学研究对象有点像现在的网络世界，在其中寻找规律，或者规范表达（通过语法、 惯用法等），有点像营造一个语义网，只不过网络世界使得人们有了一个工具进行规范（因为有一个前提是：必须机读），而自然语言因为无法规范，才具有无限的 创造力和想象力。上帝的归上帝，凯撒的归凯撒，整个世界才能和谐有序，语言问题的处理才能找到终极方案。
———————————无聊的分 隔符：搞研究是最无聊的——————————
附：以前收集的一个有关机器翻译困境的帖子：
发信人: chris (亦云), 信区: LanguageLogic
标 题: 机器翻译难在哪里
发信站: BBS 曙光站 (Thu Apr 8 14:08:34 1999)
机器翻译难在哪里
做这么多年的机器翻译，感到最大的意外是翻译竟然要调用如 此之深之广之
多层次的知识，而且各个层次的知识彼此如此强烈相关，剪不断，理还乱。
首先，翻译需要彻底的源自然 语言理解以及纯熟的目标自然语言运用，决
不是很多人以为的有一本英汉词典，记住所有英语词法句法规则就可以的。
而深层的自然语言理解则不 得不触及到人类生活的各个层面各个角落，而
且需要浩瀚的背景知识（国外已经有人在谈论语言是知识的海洋）。有的
知识和语种有关，如汉语世 界谈及黄色新闻则会想到“色情”，英语世界
则认为黄色新闻是“那种危言耸听，追求轰动效应的新闻”；有的知识和
语种无关，如：孔子是中国 春秋战国时代的思想家、教育家；乔丹是芝加
哥公牛队的篮球球星；克林顿和莱温斯基有某种关系；邓小平已经去世……
翻 译界常常讨论翻译人员不仅要熟习两种语言，而且要熟知两种文化的差异。
但对计算机来讲，还有大量对人来说不讲自明的知识，如“苹果不能吃人，
只 有人可以吃苹果”；“冬天比夏天冷”；“擀面杖和做饺子有关”这样的
知识。其中绝大部分知识都不是老师教的或书本上讲的，而是我们从小长到
大 所见所闻所感所悟，从具体的到抽象的，从星星点点的到连成体系的。我
们在翻译时不知不觉（偷偷摸摸）调用了这些知识，计算机当然自叹弗如。
请 看：
A. 1979年以前，中国大部分老百姓还没有解决温饱问题。
B. 2500年以前，中国出了一个教育家孔子。
为什 么前者理解为“公元1979年以前”，而后者是“距今2500年以前的那一年”？
常识告诉我们孔老二早已作古。
I can see Peking University tower on the mountain.
为什么翻译成“我在山上能看见北京大学的水塔”而不 是“我能看见山上的
北大水塔”？
去过北大未名湖区的人都知道水塔并不在山上。
妻子晚餐还做了两个丈夫喜欢吃的菜。
为 什么不能理解为“两个丈夫”而是“两个菜”？
在我们这个一夫一妻制的国家里一个妻子不可能有两个丈夫。
演员谢幕时，不要坐着不鼓 掌。
为什么“不要坐着不鼓掌”的主体是观众，不是演员？而“演员谢幕时，不要
站着不鞠躬。”主体是演员？常识告知。
政府 发给她一次性生活补贴。
为什么是“一次性 生活补贴”而不是“一次 性生活 补贴”？常识嘛！性
生活怎么会发给补贴？
等 等，等等。
于是我们也就理解了为什么计算机不能向人那样翻译，它根本不是人类社会生活
的一员嘛！
语音上也能提示 一些消解歧义的信息。当一个老人说“孙子每天教我一点计算机。”
我们知道他不是指战国时代的军事家孙子。因为他读为”sun1 zi4″,而不是”sun1
zi3″。 “1979年以前”读成“一九七九年以前”则很可能是公元1979年；若读
成“一千九百七十九 年以前”则疑为“1979 years ago”。
语言生活在语境里，正如人生活在社会里一样。即使是孤立的一句话，人也是要
给 它造语境，使它有生命。“他今天没有喝酒。”言外之意，他一定经常喝酒。
“在学校一定要听老师的话。”一定是爸爸妈妈送小孩上学时叮嘱的话。英语 也
是一样，“Mr. Smith was a great man.” 言外之意，要么史密斯先生已经去世，
要么他曾经是个伟人，但现在 不是了。
众所周知的信息，我们就不必说了；许多默认的你知我知的知识（公共知识）也不
用显性地字面上表达出来，只有那些新的，不 那么明显的信息，才需要使用语言澄
清。当代世界，语言是用来交流信息的。人们讲究的是语言的时效性，而不是
规范性。在公共汽车里，我们拿 着钱递给售票员说“三个天安门”（”Three tickets
for Tiananmen” rather “Three Tiananmens”）。告诉售票员两个新的信息，(1)
买三张票，（2）目的地是天安门。机器翻译必须把隐性（unsaid）的信息，提升
到 字面上说出来。
因此，我认为，之所以机器翻译如此之难，是因为它涉及到诸多层次知识的调用。
语言是一个多层次交织的系统，这些层 次包括：语法，语义，语境，语音，常识，
专业知识，以及场景和文化背景知识……如果说靠乔姆斯基式的句法知识能够解
决（汉语）40%（这 个数是瞎写的）问题；概念性的知识能够再解决到60%的问题；
剩下的就都是语用知识。因此，机器翻译无法突破, say, 60%，而突破不了60%的
机器翻译是没有什么实用价值的。
出路何在？或许我们应该把大百科全书都输入到计算机里？或许知识的获 取要靠
机器和人，机器和机器，机器和环境相互交流来获得？或许计算机的世界和人类
的世界根本就是两个世界，别指望机器能理解人类社会?
Popularity: 9% [?]
Tags: 元数据, 张琪玉, 本体, 祝希龄, 自然语言处理Related posts
关于中国历史朝代本体的rdf描述
书社会的Caveman在做一项很实用的研究，问了一个很好的问题（一般而言，回答不上来的问题都是好问题）。我在这里做一些讨论，希望抛砖引玉，批评指正。
在这里把问题归纳为：如何用RDF（及其家族）描述中国朝代的公元纪年。他的朝代与公元纪年对照表在这里：http://tinyurl.com/timeReignChinese。
直感转换方法有很多种，可以用RDF，也可以用SKOS和OWL，甚至其它，包括直接用XML自定义也可以。
编码原则应该是：能复用就复用，看看前人的成果。
而如何编码，哪种方式合用，关键还要看需求。
网络上已经有一些供人使用的转换工具了，但如果要通用性，应该基于RDF进行编码，并开发一个工具，甚至变成语义网络的一种服务，就能够直接为机器理解、获取和使用，能够被其它应用任意调用，就能体现语义技术最大的优越性了。
想到目前国内有些分类法主题词表分别都有了网络版，但那是给人看的，无法通过服务器直接获取术语和术语关系，进行匹配和关系运算，这实际上发挥不了多大的作用。只有用RDF（SKOS或OWL）编码之后，提供一定的语义Web服务（例如用关联数据方式发布），才能真正发挥词表的作用。
这里的核心需求可以整理为：
1、某个朝代有哪些年号，这些年号的起讫日期（即这个对照表：http://tinyurl.com/timeReignChinese）。
2、某个公元年号落在哪个朝代的哪个年号。
3、模糊年号（如不同朝代相同年号）和模糊日期（如起讫年精确到年还是月还是日）的处理。
4a、是否需要提供网络服务接口，实现双向转换；
4b、还是提供代码，嵌入任何应用；
4c、还是仅仅用RDF来描述这个对照表。
5、进一步的，不同朝代的国家情况（地理疆域、并行的国号等）。
就这个对照表的转换而言，可以认为只需满足1、2和4c即可。
简单的解决方案可以这样：
定义朝代（dynasty）类和年号（reign）子类，都属于event类，复用event本体（http://motools.sourceforge.net/event/event.html）和timeline本体（http://motools.sourceforge.net/timeline/timeline.html）中的元素，建立“朝代－年号”和“年号－公元纪年（date interval类型）”的rdf描述即可。
将来可以扩展（复用）event的其它属性，例如皇帝，都城，等等。
Popularity: 14% [?]
Tags: RDF, 朝代, 本体, 知识组织, 语义技术Related posts
本体究竟应用得如何？
经常被问到一个问题：“本体”近年来一直是个十分热门的领域，但是有没有具体应用的成功案例？
这个问题的由来可能有两个方面：
1、大量的本体文章都停留于研究探讨层面，虽然有“本体工程”一词，但是似乎未见真正的“工程”成果，例如像中图法、汉表之类看得到摸得着的成果；
2、缺乏“一剑封喉”或者“刀刀见血”的杀手级应用。
应 该说本体领域确实存在上述现象，但这并不是说本体作为时髦一时的词汇已经失去了价值，相反它已经作为一种基本的系统建模和资源组织的思想方法，在当今的计 算机应用、特别是基于互联网和语义的应用方面，几乎是遍地开花、无所不在，可能也正是这个原因，大家并不刻意地去强调和渲染“本体”的作用。
但 就上面第一个问题而言，由于当前的本体基本上都是给计算机操作的，因此以机器可识别的方式编码，是本体的一大特征。多种本体编码语言中，基于万维网应用的 OWL目前处于主流地位，Google专门有一个“本体搜索引擎”Swoogle（http://swoogle.umbc.edu/），能够搜索超过一 万个大大小小的本体OWL/RDFS文档（RDF/RDFS可以认为是OWL的宿主语言）。本体作为一种互联网时代的知识组织规范，其标准化程度可能再也 不会像传统分类法或者叙词表那样，具有“国家标准”的地位，但是它们却是在大量的应用系统背后，起到“行业标准”或“领域规范”的作用。
由于本体有多种含义，有广 义、狭义的区分，也有内外之别。广义地来说，作为信息组织的概念模型和基本方式，传统的分类法、叙词表等各种方法都可以转换成本体形式，都可以称之为本 体（这一点可能有争议）。而且大量的领域本体或者企业内部本体是不对外的，是否应用了本体，我们通常可以从用户界面和系统功能方面考察，例如应用了分类主题导航或者分面浏览功 能的很多系统，都可以认为是应用了本体。
本体在最需要严格的知识组织、跨学科综合性海量信息资源管理的领域已经得到很多应用，例如生命科学 （生物多样性，基因工程，医疗卫生疾病防控等）、地球科学（大气监控、环境变化等）、教育资源（特别是英国）。记得最早接触和学习的本体，是联合国粮农组织FAO的项目，他们是这 个领域的先驱，一直做得很好，而且很开放。对于我们这个领域来说，除了大量的知识组织方法可以转化成本体，继续在互联网时代发挥作用之外，FRBR其实也是一种 本体，正在成为下一代编目数据的模型基础，得到广泛的应用，另外我的另两篇博文也谈到与图书情报领域相关的两个本体应用项目：一个可资借鉴的本体应用项目：STERNA， 叙词与本体，及其在Elsevier的应用。
Popularity: 26% [?]
Tags: ontology, 本体, 知识组织Related posts
一个可资借鉴的本体应用项目：STERNA
几个月前，曾蕾老师介绍了一个项目：STERNA。仔细看了下，这的确是目前可以参考的、实用的、同时又是最先进的、本体应用于数字图书馆的项目。
STERNA是Semantic Web-Based Thematic European Reference Network Application的简称。该项目有一个官方的介绍性ppt，像贵国的学者或官员一样，采用“拆字法”把这个名称解释为：
• Semantic（语义）: 采用最新的（state-of-the-art）语义万维网技术
• Thematic（主题）: 以某一个特定的主题为驱动，目前该项目的主题是“鸟”（BIRDS）
• European （欧洲）
• 多/跨语言的内容/ 功能
• Reference structures（参考结构，实际上是指内容架构/知识结构）
• 参考结构的具体内容包括：词表word lists, 词典glossaries, 分类表taxonomy, 叙词表thesauri 等。
• Network（网络）: 独立、自治的机构共同协作，进行内容创建、链接和共享。
• Application（应用）: 符合SaaS理念的Web应用（现在应该高耸入“云”了）。
其末尾的RNA又意味这该项目是一个“发端”（origin），对于各类其它的“主题”资源，具有引导和示范作用。
这好像也是一个欧洲数字图书馆（EDL）的项目，得到EDL Foundation的资助。项目执行期限是2008-2010（30个月），目前还在进行中，其“语义原型系统”也要到今年年底才能完成，但目前发布的一些文档已足以吸引同行的眼球了。
我 的感觉，其采用的语义架构最大的好处在于“动态”的知识组织和扩展，这就使其具有了更强的“可持续发展”的能力，不像传统的数字图书馆，建成之日就是封闭 之时，很难有大的内容扩展，或者与其它资源进行融合（mashup），因此可以说其方法论意义远大于资源的意义。当然作为一个知识架构和聚合器，未来人文 与自然结合的、高质量、富语义的鸟类资源，也应该是毫不逊色的亮点。
Popularity: 37% [?]
Tags: 数图技术, 本体, 案例, 知识组织, 语义技术, 项目Related posts
关于本体和云计算
Popularity: 27% [?]
Tags: 云计算, 对话, 本体, 语义技术Related posts
Web时代的“元数据方法”(五)
如果你被当成专家，请去咨询某些研究课题或开发项目，什么话都说完了，也找不出破绽，或者其他专家十分彪悍，不拿点真家伙出来显示不出你的水平，这时你可以缓缓地吐出两个字：”本~体~~“。
没错，本体，Ontology。光看一看这充满哲学味的名词，许多人都要被雷一跟头，这是个Magic word。秦健老师翻译成“实用分类系统”，肯定没这效果。
其实，“本体”一词自古希腊诞生之后，几乎只存在于少数哲学怪人的意识之中，偶尔蠢动，也如木乃伊一般。可是到了互联网时代，突然借尸还魂，锐利无比，所向无敌。这还是那个本体吗？
从 很大程度上来说，这只是计算机行业的一个借用而已。Ontology, the study of being. 计算机能够用它来作什么呢？要知道计算机是肯定不懂哲学的，它所引入的概念，从来都是工具性的、操作性的，不可能带有任何模糊性，因为计算机和计算机之 间，是从来不进行“商榷”的。
计算机说，本体是”概念体系的明确的、形式化、可共享的规范说明”。说白了，就是概念体系的机读化，机器能够读得懂的概念体系。
什么叫“懂”，机器懂不懂你怎么知道？就像计算机并不懂你输入的每一个字符却能够准确地显示和匹配一样，计算机也能准确地展示和匹配概念，只要你把概念体系进行了它可以操作的编码。
于是，计算机可以知道人分男女，爸爸的爸爸是爷爷；可以把红楼梦四大家族关系表罗列的一清二楚，并找出其中的矛盾之处，只要你按照机读编码方式准确输入了内容；可以把你的全部馆藏按照各种分类法显示成知识树，虽然你可能只标引了中图法。
这是怎么做到的？仅仅是把你脑子里的知识理理清楚，用一种叫做OWL的编码语言代码化而已。
Popularity: 43% [?]
Tags: ontology, 元数据, 本体Related posts
“本体”或“实用分类系统”？
远洋老师“正确认识本题的功能和局限”一帖在那边非常热闹，已经留言21条，参与者远洋师、皮诺曹、迷图、雨僧、本人等等，很多思考，很多成果。看中图学报都不会有这么大收获。
忽然讨论到Ontology/ies翻译成“实用分类系统”是否比“本体”更合适，风云变幻，帮派立现。我也去留了言。世事恢恢，人海茫茫，是不是提供了一个更本体的认识呢？各位看后自有评判吧。
这几天看了太多的生离死别，听了太多的可歌可泣，终于知道自己还有泪腺。于是我想：
- 世界原本是很简单的。就像原子，0和1，E=mc2，以及XML和RDF。世界之所以复杂，是因为我们了解得不够。能简单，就不要复杂。
- 要逝去的总是留不住的。永远准备从头开始，从头思考，从头架构。有时候你的财富，正是你的包袱，曾经的辉煌，其实都是累赘。
- 上帝不是在掷榖子，凡事皆有因果。本体的任务是揣摩上帝，模拟因果。不论是计算机的或不是计算机的，它都是更本质和更一般的，包含KOS更是不在话下。
- 语词表达概念，概念达成交流。孔子云：“辞达而已矣”，就是说，我们之间都能听懂彼此的“本体”，还去追究“本体”这个词合不合适做什么呢？多义词海了去了，不同的领域本体中，“本体”具有不同的含义，如果计算机都能够“理解”，你还不能理解吗？
Popularity: 66% [?]
Tags: KOS, ontology, 实用分类系统, 本体, 知识组织Related posts
图书推介
上次在IFLA与曾蕾老师说起，本体研究似乎可以从哲学的角度寻找一些理论依据，虽然目前计算机科学所研究的本体已经与哲学本体离得很远。相比较而言，图书馆学在研究本体时关注更宏观、更本质的问题，而不仅是操作层面的问题，例如，我们究竟应该怎样分类事物？不同的分类思想如何共存？事物的属性能不能穷尽？人类认识世界的目的究竟是什么？认识的各种方式有没有局限？如可看待这些局限？等等。接下来才是如何使我们的知识在更大范围内（因特网）通过计算机更“自然”、更准确地交流和保存的问题。
回来后发现有一些著作已经翻译成了中文，大喜，想就其中的几本写一个书评。刚开了个头，先放在这里，提供大家一个参考。
哲学与计算机科学并非像人们所想的那样毫无瓜葛。人民大学出版社近年出了一套《当代世界哲学名著*哲学》，编选了众多距离我们很近的、当代哲学名家的著作， 其中不乏许多能够提供计算机和认知科学以理论基础的名作。虽然我们不难得到这些著作的原著，然而哲学问题的深奥已经让我们望而却步，不要说还有一层语言障 碍了。十分幸运的是，人大社组织这套丛书非常认真，选题由十二位当代国际顶尖哲学家推荐，在一百多种他们认为五十年来最有影响的著作中精选了12种，邀请国内相关领域的一流专才进行翻译，他们多为横跨大洋、学力充沛正当盛年的中青年学者，从而保证了这套丛书的质量。投放市场后效果立竿见影，多本著作已告售罄。
计算机不谛 是二十世纪人类最伟大的发明。伴随着计算机科学的兴盛和繁荣，提供该学科基础的数学和工程科学显然并不能满足人类的求知欲，为探究人类认知的奥秘，以及计 算机发展的可能性和终极目标，同时作为一种对人类社会和生活产生巨大影响的事物和学科，从哲学层面进行探讨是必然和必需的，忽视或漠视都是不正常的。延续 20世纪末学科边缘、交叉的趋势，这些探讨实际上不可能在任何传统的学科领域内展开，已有的这些探讨许多并未定论，甚至争议很大，但是却提供了全新的想法 或崭新的思路，似乎可以印证，人类的认识可能有局限，然而思想和科学是无疆界和无止境的。
目前这套丛书至少有四本与当下计算机认知领域有关（包括知识建模、描述和本体研究等）：
泽农*派利夏恩(Zenon Pylyshyn)《计算与认知–认知科学的基础》
唐纳德*戴维森(Donald Davidson)《对真理与解释的探究(第二版)》
彼得*斯特劳森(Peter Strawson)《个体(论描述的形而上学)》
W.V.O.蒯因(Willard Van Orman Quine) 《语词和对象》
Popularity: 71% [?]
Tags: 专业评论, 哲学, 本体, 知识组织, 知识组织, 计算机科学, 认知科学, 读书, 读网Related posts
叙词与本体，及其在Elsevier的应用
在我看来，叙词表是一类特殊的本体–反映领域知识，具有本体的概念层级结构和用代属分参概念联系，但是没有公理、没有实例，或者说公理和实例不是内在的，体现在应用叙词表的系统中。
情报检索的规范控制近年来有明显的回归趋势，主要归功于语义万维网的提出和研究，语义万维网需要机器来操作语义，就必须首先进行规范控制，最好整个知识系统成为一个封闭世界，语义计算就能够”安全”地进行。当然这是不可能的。
我们大约从2001年开始对知识本体的作用进行研究，感到本体是一个非常重要的、代表未来应用方向的研究和开发领域，也是图书馆学能够贡献我们宝贵的专业知识、使我们这个学科”显性化”的领域，当然离开了我们也不是不能搞，可能创建的本体就不会那么中庸、平衡、人性化，甚至”不象”对普遍知识进行抽象的”学科本体”，而带有许多技术描述的、或十分随意的特征，像yahoo的分类体系一样让我们看不上眼，没有DC元数据那么让图书馆员似曾相似、赏心悦目。我们感到应该尽快像当年搞748工程（建立汉语主题词表）一样进行学科本体的创建和应用，但是好像至今仍没有什么启动项目。
知识本体的主要作用如下：
* 在人、机器（表现为软件代理）以及人与机器之间共享对于信息及结构的共同理解
* 实现一定程度的领域知识的重用
* 知识本体可以明确领域假设，使领域公理得到明确描述从而达成共知
* 对于领域知识进行分析、明确，并使其形式化
对于数字图书馆应该能起到如下作用：
* 提供与描述型元数据有关语义描述的知识地图
* 提供资源库领域知识的规范描述
* 提供元数据映射方案，集成到数字图书馆体系中的元数据服务中，成为协议的一部分
* 提供智能代理与信息环境之间基于语义的理解机制
* 跨平台、跨系统之间的通信中介
* 分布环境下查询请求的语义理解
现 有的技术当中最接近本体的就是叙词表了。前些年基于自由词的全文检索势不可挡，而今面临信息超载，注意力稀缺，查到和查准成了非常困难的事情，人们对信息组 织和查询的要求更高了，不得不回过头来，重新审视传统情报检索领域的一些几乎被人遗忘的好的想法。而这些想法一经计算机专家之手，就被玩得完全不同了。
研 究叙词表与知识本体的文章已经有不少了，今天看了一篇Elsevier出版公司对于其众多数据库进行”技术改造”的想法，应用语义技术，涉及叙词表的改 造，虽然没有什么非常特出的地方，但因为是具体企业的应用，还是很有启发的。我国的很多计算机公司，包括软件公司，对新技术的研发投入和应用能力实在不敢 恭维。例如帮我们开发系统的公司，一边赚我们的钱，一边跟我们学，东西开发出来还不能让人满意，真让人愤愤啊！
elsevier 的语义系统应用；
传统上 Elsevier 采用属性字段检索和叙词表主要用于：
*标引文献Indexing (tagging) articles, books and other materials
*层次浏览Browsing thesaurus-indexed content
*扩检Expanding searches against specialized content
* Overall, a net benefit, but not huge
*范围限定Limiting a search by category
*文件聚类Clustering documents by category
* Better than limiting search up front…data-driven
然而 Elsevier 目前没有在检索中采用叙词表，据称是因为相对于现在流行的全文检索而言好处不明显（可能还极大地增加了系统的复杂性和维护成本）。
Elsevier 在语义主导 Web 的时候重新考虑采用叙词表，据称主要原因是：
*采用多种叙词表，能够对开放或者内部的数据库实现统一的字段检索，Integrated search of proprietary, public and/or local user content using multiple thesauri
*整合文本名称与化学结构Integrating chemical structure info with text documents
*整合各种模式的数据库Integrating databases with diverse schemas
*支持文本挖掘Supporting text mining
*扩展检索范围Other uses requested by our customers (e.g., extensibility for local content)
*改进叙词表的导航性能Improved thesaurus navigation
*改进查询命中结果Improved search results
叙词表的新用法：
建立基于 RDF 的中间本体用于不同叙词表之间进行映射；
支持多种关系描述 Support multiple relationships
支持用户自行扩展 Extensible by customers
改进性能和可扩展性
试验新的查询选项
在改进查准率的同时改进查全率
用于查询结果的可视化展示，优化用户交户界面
Elsevier 对于文本挖掘的看法：
- 认识：文本挖掘已经成为信息过剩（overload）时代信息提供的一个必备工具；
- 重视需求调查，不断开发新的应用；
- 同时提供”实质性”的挖掘工具和”预备研究”（meta-research）工具；
- 时间维上的发展趋势，作者/机构分布等等；
- 以RDF形式作为存储事实的基本形式，提供事实抽取的数据基础。
Popularity: 27% [?]
Tags: ontology, 叙词表, 数字图书馆, 本体, 知识组织