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领域知识组织研究的历史演化与未来展望

花匠小妙招
2024-11-13 05:34

DOI：10.12154/j.qbzlgz.2021.05.003

1 引言

领域知识是某一领域内的概念、概念之间的相互关系以及有关概念约束的集合[1]。随着信息技术的更新迭代以及网络资源形式的日益多样，领域知识面临多方面的约束和影响，各个不同学科领域在知识组织时的需求也有差异，传统知识组织的基础理论、技术方法、组织模式已不能完全适应时代的发展和领域知识组织的需求。当然，已有的知识组织研究为领域知识组织提供了坚实的理论依据和参考，实现知识表示、知识关联、知识聚类、知识组织与存储的知识组织理论与方法，仍然是领域知识组织不可分割的历史基石和进化源泉。

因此，本文拟基于共词、聚类等分析技术，从研究体系演化路径、研究热点演化脉络和研究主题演化态势三个维度对2001—2020年国内外领域知识组织研究进行系统梳理和对比分析，旨在探索国内外领域知识组织的历史演化过程和最新研究进展，把握领域知识组织的发展趋势。

2 领域知识组织研究体系演化路径分析

领域知识组织研究体系的演化路径分析，是指在梳理国内外领域知识组织研究论文的基础上，整合梳理领域知识组织研究的主要分支与各个关键环节。

文献诞生以后，就有了知识组织概念。近些年，知识的加工与组织研究开始关注领域知识的组织。国内外对领域知识加工与组织的研究涉及面较广，囊括了领域知识加工组织的基础理论、手段与方法、系统与技术、应用与实践等。为了探究领域知识组织研究体系的演化路径，本文从理论与方法、系统与应用两个维度进行整合（如图1所示）。

2.1 理论与方法的演化路径

由于知识组织的概念、原则、策略、方法等研究颇为丰富，为领域知识组织研究奠定了坚实的理论基础。总体而言，领域知识组织研究中理论与方法的演化路径表现为：结构认知→组织模式→组织方法→知识网络。

领域知识的结构认知与组织模式始终是学者们的研究重点之一，如关联结构、属分结构、概念网络、主题树等。研究表明，引入知识组织框架-概念网络，构建特定领域知识项或者知识点，可以有效降低领域知识库构建的难度[2]。随后，面临各个领域海量多源异构数据的冲击，学者们开始探索领域知识组织方法，如关联组织法、语义组织法等，以期解决数据量庞大、数据类型众多、数据结构松散和数据关联复杂等难题[3]，实现领域知识的快速关联组织与分析。为了分析、研判领域知识的发展趋势，有关知识网络的研究逐渐兴起。知识网络是对知识进行结构化组织[4]，科研合作网络、引文网络和共词网络等类型在学科知识层面应用广泛。由于社交媒体的兴起，社交网络分析方法被用来对领域知识扩散的中介性特征以及中间人角色特征进行剖析[5]。除此之外，领域知识发展过程中的聚类演化[6]、多源情境下异构知识网络的知识网络融合[7]正在深化领域知识理论与方法的研究。

2.2 系统与应用的演化路径

自从1929年英国著名分类学家布利斯提出了“知识组织”概念，至少图情领域的知识组织研究主要以网络知识组织系统（Networked Knowledge Organization System，NKOS）作为重点研究方向开展研究。领域知识组织最初同样比较依赖传统的知识组织系统，如分类法、叙词表、SKOS等。

显而易见的是，传统知识组织系统主要揭示概念之间的关系，且其一维的组织方式不利于充分揭示多维的网络信息资源，学者们开始研究语义关系，对知识组织技术进行拓展，如本体[8]、关联数据[9]、专家系统[10]、知识图谱[11]（即Knowledge Graph，是一个以真实世界中存在的实体或概念为节点，通过实体或概念间的语义关系链接而成的语义知识库，本文中的知识图谱均属于此类）等。其中，专家系统是国内外领域组织研究共同关注的知识组织技术。究其原因，专家系统具有很强的系统易用性，不仅可以通过学习和推理机制实现知识的重构，还能够准确表示用户提问并准确输出满足意义查询的数据，并启发用户准确表达自己的知识需求，有效解决了专家系统中不同领域知识的判别问题[12]，故而在知识组织方面比其他知识组织方法都更灵活和先进。

自从知识图谱被认为是一种知识组织系统[13]以来，无论是基于领域本体模型的领域知识图谱构建[14]还是利用关系抽取技术构建领域知识图谱[15]，领域知识图谱受到了学者们的密切关注。本文的领域知识图谱（Domain—specific Knowledge Graph，DKG）是指聚焦在特定垂直领域的知识图谱，涉及的实体和概念大多与该特定领域相关。

无论是系统设计、技术工具，还是应用领域、实践探索，领域知识组织研究中系统与应用的演化路径主要为：传统组织系统→组织技术拓展→领域知识图谱，此外，经过多年的发展，领域知识组织目前在航天[16]、军事[17]、人工智能[18]等领域取得广泛应用。

3 领域知识组织研究热点演化脉络分析

领域知识组织研究热点的演化脉络分析，是指基于国内外领域知识组织研究文献高频关键词的统计分析，从时间线展现领域知识组织研究热点的变化和演进发展。

3.1 领域知识组织研究高频关键词的统计分析

本文的原始数据源于Web of Science核心合集（WOS）与中国知网（CNKI）。WOS核心合集中构建检索式：Tl=（domain knowledge OR knowledge organi*），出版年选择2001—2020，文献类型设置为“ARTICLE” OR “REVIEW”进行高级检索，初步获得1572篇文献；在CNKI数据库中，本文将“领域知识”“知识组织”作为检索词，出版年选择2001—2020，通过篇名途径检索，初步获得1 154篇文献。然后，将诸如“生态文明领域知识产权战略”“国际泛在学习领域知识图谱研究”（此文的知识图谱为Mapping knowledge domains，即科学知识图谱绘制，是指以现有科研成果为基础，用可视化的图谱清晰展现学科领域的内部知识结构与发展过程，关注的焦点在于科学计量与数据可视化，不属于本文研究的领域知识图谱）“Domains of Subject Matter Knowledge”等非领域知识组织研究的文献删除，最终获得WOS核心合集文献数据1342条，CNKI文献数据1056条。