圖書館學與資訊科學
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Item 關於網路時代知識組織的幾個思考(國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2017-04-??) 吳美美; Mei Mei Wu本文思考網路時代知識組織的相關發展，首先討論為什麼用知識組織來取代過去常用的資訊組織，並從馮道的啟發來提醒知識組織必先確定知識的範圍；其次討論網路環境中知識組織的思考，網路時代的知識組織方法，和傳統知識組織最大的不同，在於網路時代的資訊物件的界線不復存在，資訊和知識互聯的特質，促使知識組織的概念和方法產生根本變革，從傳統以單一資訊物件為知識組織單元的孤島式知識組織，演進為多面向知識組織方法，但其功能都仍以辨識和搜尋知識為主，語意網絡化的知識組織，允許知識重新建構組織，賦予新的知識詮釋，形成更全面的知識開展，這是在網路時代，知識組織方法發展之後，對人類知識理解的新的貢獻；最後列舉知識組織處理人類全體知識、領域知識、社群知識和個人知識的案例，論述和辯證知識組織新進的發展，並檢討現代知識組織所需要的新知能。Item 結構資料的再次使用：語意、連結與實作(國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2017-04-??) 黃韋菁; 李承鑫; 莊庭瑞; Andrea Wei-Ching Huang; Cheng-Jen Lee; Tyng-Ruey Chuang持續創造資料的語意與連結，藉由全球資訊網散布同時可由常人和機器處理並理解的結構性資料，進而增進資料集的「再次使用價值」（reuse value）是目前廣受重視的課題，也是本研究由理論探討邁向系統實作的動力與目的。本文簡述與「開放資料連結」（Linked Open Data, LOD）相關國際計畫與技術發展，介紹以「開放資料連結」方式建置的五項跨領域知識庫和七項專業知識庫，並解析資料品質、後設資料（Metadata）及資料溯源（Provenance）的關聯脈絡。本研究同時進行實作網站data.odw.tw，收納典藏品目錄資料，並設計知識本體（voc4odw）轉換半結構式資料為富語意結構的連結式資料。一方面擴充CKAN（The Comprehensive Knowledge Archive Network）資料集管理系統，作為連結式資料的儲存與展示平台，進而強調從原始目錄資料到語意連結資料的分段轉換步驟，最後將各步驟轉換程式以及CKAN 軟體程式碼以「開放原始碼」（Open Source）方式釋出。另一方面，由於研究資料來源採「創用CC」（Creative Commons）公眾授權，因此研究成果亦以相同方式釋出，在開放基礎上促使資料與程式碼的保存與發展，可被自由再次使用與擴散。Item 以知識本體和鏈結資料建置圖書資訊學領域學者的事業歷程網站系統－以王振鵠教授為例(國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2017-04-??) 符興智; 柯皓仁; Xing-Zhi Fu; Hao-Ren Ke王振鵠教授被認為是影響臺灣圖書館領域深遠的學者，其在任職國家圖書館館長期間建樹良多，同時也培養出許多傑出人才。本研究運用知識本體和鏈結資料技術，分析王教授的生平事蹟與學術貢獻，設計出一套總計26 個類別、29 項屬性、720 件實例與3,645 條三元組的知識本體，用來描述王教授的事業歷程，並據此建置描述臺灣圖書資訊學領域學者事業歷程的網站，除提供瀏覽、搜尋、關聯等功能之外，亦能透過取用或下載知識本體，使本網站成為鏈結資料的提供者。為了測試網站效率，本研究召募74 名圖書資訊學研究生與圖書館館員進行四項驗證知識本體關聯性的任務測試，測試結果顯示，在一般性任務的任務一與任務二當中，本研究網站明顯快於對照組的傳統網站；在搜尋語意經過自然語言特殊處理的任務三中則兩者無異；而需要使用者應用超連結的任務四則結果相反。研究結果顯示若要提升本研究知識本體網站的有用性，仍需在介面上有所改善。未來除針對介面加以改善外，還期望能擴展知識本體的收納範圍，建立領域研究者的知識本體。Item 基於自動查詢語句擴展之主題地圖智慧型新聞搜尋引擎(國立台灣師範大學圖書資訊研究所, 2008-10-??) 陳志銘; 張美華; 邱偉嘉; Chih-Ming Chen; Mei-Hua Chang; Wei-Chia ChiuItem 以標準化Metadata 為核心發展金融機構Ontology 之探討(國立台灣師範大學圖書資訊研究所, 2003-10-??) 馮國卿; 劉文卿 Kuo-Ching Feng; Wenching Liou; Kuo-Ching Feng; Wenching Liou索引典（Thesaurus）與知識本體論（Ontology）兩者皆可提供結構化的詞彙用以描述特定領域知識（Domain Knowledge）。然而想要進一步對領域知識創造出更具有豐富與彈性的知識內涵描述，知識本體論相較於索引典，它包含了比索引典更為廣泛的語意關係（Semantic Relationship），且其概念定義較為明確。因此，本研究將以某金融機構為例，利用既有之索引典發展出與金融業務相關之Ontology。並利用都柏林核心集（Dublin Core）為建立文件管理的詮釋資料（Metadata）；此外使用立法院國會索引典中與財務金融相關詞彙索引典作為輸入之標準，以節省重新開發特定領域 Ontology所需龐大的時間與成本，並建立個案金融機構的Ontology。 本文將以（Object Management Group，簡稱為OMG）所提出之MOF（Meta Object Facility）的四層架構為本研究之核心，並參考其他企業模型理論（Enterprise Framework Modeling）如：Zen of Meta-Modeling，並進一步將其擴充為五層之架構。本研究之五層架構由上而下分別為，第一層為Thing，第二層為資源描述架構RDF/RDF'S，第三層為網絡層Network，第四層為Metadata Ontology，第五層為Domain Knowledge，並以此架構做為企業知識管理系統之基礎並發展雛型系統。Item 以知識整合模型建置症狀查詢就診科別推薦系統之研究(國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2013-04-??) 戚玉樑; 陳滄堯; 洪智力; Yu-Liang Chi; Tsang-Yao Chen; Chih-Li Hung知識分類是人類對領域的共同認知，利用結構化方式建立系統性表達，以提供描述、解釋、溝通、及推論。由於實務上的應用問題通常涉及多種領域，因此如何建立它們的知識邏輯是解題關鍵。本研究以個人對體徵症狀（signs & symptoms）的感知為例，探討藉由知識分類及整合，最終能「查詢」特定醫療院所的就診參考。本研究利用知識本體（ontology）技術，發展所需的知識分類與解題模型，主要的內容包括：（1）釐清此議題的知識源內涵，例如徵狀、疾病等知識分類；（2）將一般化的知識源建置為「領域本體」，其內容是由共通性的概念架構及實例共組而成，以利提供其他領域在溝通時做為參考標準或術語；（3）以解題需要來發展各知識源之間的關聯與邏輯，建立目標導向的「任務本體」，再依據各概念的知識框架（schema），收集現況事實為實例知識；（4）最後，發展可推論解題的「語意規則」，並以前述的事實知識為基礎，推導隱含性知識。由實驗結果顯示：本研究發展的知識模型整合程序，強調領域本體、任務本體、及推論規則的模型設計，已初步達到解決以體徵症狀查詢就診科別，也簡化後續知識之維護及擴充，達到知識整合之效用。