基于知識圖譜應(yīng)用的圖書館知識檢索服務(wù)構(gòu)建思考

陳戈

摘 要 基于讀者面臨“信息超載”“信息迷航”等問題，知識圖譜在聚合信息和匯聚知識、提供知識服務(wù)方面有其獨特的優(yōu)勢。本文通過闡述圖書館知識檢索服務(wù)理念，分析了圖書館構(gòu)建知識圖譜有利于完善館藏文獻知識體系，提供個性化知識服務(wù)，以及擴寬知識服務(wù)邊界的意義，并認為需要在應(yīng)用RDA編目規(guī)則深度揭示知識單元的基礎(chǔ)上，才能構(gòu)建一個良好的知識圖譜體系。文章最后分別從數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建、信息抽取、知識融合四個階段，論述了圖書館知識圖譜架構(gòu)過程，探討了圖書館知識檢索服務(wù)構(gòu)建策略。

關(guān)鍵詞 知識圖譜 圖書館知識服務(wù) RDA編目 個性化服務(wù) 知識檢索

分類號 G250.71

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2020.12.008

On the Construction of Library Knowledge Retrieval Service Based on the Application of Knowledge Map

Chen Ge

Abstract Because readers are faced with the problems of “information overload” and “information lost”， knowledge mapping has its unique advantages in aggregating information， gathering knowledge and providing knowledge services. By expounding the concept of library knowledge retrieval service， this paper analyzes the significance of librarys construction of knowledge map in improving the collection literature knowledge system， providing personalized knowledge service and widening the boundary of knowledge service， and thinks that it is necessary to apply RDA cataloging rules to deeply reveal the knowledge unit， so as to build a good knowledge map system. Finally， the paper discusses the process of library knowledge map construction from four stages of data collection， model construction， information extraction and knowledge fusion， and discusses the construction strategy of library knowledge retrieval service.

Keywords Knowledge mapping. Library knowledge service. RDA cataloging. Personalized service. Knowledge retrieval.

在大數(shù)據(jù)時代，隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)的不斷發(fā)展，各類信息呈爆炸性地增長，用戶不得不面對“信息超載”“信息迷航”等問題。讀者在使用圖書館時，也同樣面臨著海量的館藏文獻信息資源，無法將自己所需的相關(guān)主題圖書和知識一并檢索出來。為更好的滿足用戶的檢索需求，圖書館可將知識圖譜用于知識檢索服務(wù)，將某一知識所相關(guān)的電子、網(wǎng)絡(luò)及圖書等資源進行描述和關(guān)聯(lián)。當(dāng)讀者進行關(guān)鍵詞檢索時，圖書館集成管理系統(tǒng)能夠以該關(guān)鍵詞為核心對相關(guān)主題進行提取和歸類，并按照關(guān)聯(lián)的強弱程度以可視化圖形方式將有關(guān)主題進行揭示，使讀者在找到所需資源的同時，也能檢索到大量與其相關(guān)的知識和文獻，了解這一主題的相關(guān)研究、發(fā)展動態(tài)，并明確與其他研究方向的關(guān)系[1]。

1 圖書館知識檢索服務(wù)構(gòu)建知識圖譜理念及意義

現(xiàn)階段，圖書館在開展的各種形式閱讀推廣活動中，不僅通過書目推薦、名家講座、讀書知識競賽等傳統(tǒng)方式組織活動，也會通過微信及微博等新媒體移動服務(wù)平臺宣傳和實施閱讀推廣。但對于讀者而言，無論是傳統(tǒng)方法還是新媒體的閱讀推廣方式，都不能夠很好地獲得到所需的知識資源。筆者認為圖書館亟須通過知識圖譜的構(gòu)建來進一步引領(lǐng)知識的傳承，擴展知識的深度和廣度。

1.1 構(gòu)建文獻知識圖譜，可以優(yōu)化館藏文獻資源

大數(shù)據(jù)時代，讀者往往焦慮的是信息泛濫和信息迷航，希望有一個良好的搜索引擎來幫助其精準搜索到所需的知識資源，厘清知識的脈絡(luò)發(fā)展。簡單地說就是讀者在圖書館的檢索引擎上輸入關(guān)鍵詞之后，就能夠便捷地將圖書館內(nèi)所有與關(guān)鍵詞主題相關(guān)的書刊資料全部檢索出來。因此，對于圖書館來說，不僅要集成本館的文獻信息資源，更要在滿足讀者的主題專指性文獻檢索需求的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建知識圖譜來優(yōu)化和改善OPAC搜索引擎功能，豐富知識搜索結(jié)果，提供精準服務(wù)。

基于知識圖譜的搜索不同于常規(guī)的搜索，它會根據(jù)讀者輸入的“關(guān)鍵詞”或“語句”的相關(guān)語義進行精準解構(gòu)和分析，遍歷圖書館已構(gòu)建好的圖譜知識庫，并迅速將有關(guān)的文獻數(shù)據(jù)概念集成起來，在通過篩選、排列、整理等一系列工作之后，尋找與其知識相關(guān)性匹配的圖書資料內(nèi)容。因此，在可視化圖形技術(shù)的加持下，文獻知識圖譜的構(gòu)建不僅能提高讀者的查全率，更能夠使圖書館有效追蹤知識演進與發(fā)展規(guī)律，完善館藏文獻知識體系，提高館藏文獻資料體系的連續(xù)性和系統(tǒng)性。

1.2 構(gòu)建讀者信息圖譜，可以提供個性化知識服務(wù)

“數(shù)據(jù)驅(qū)動圖書館變革”在業(yè)界已形成共識，成為當(dāng)前圖書館的發(fā)展趨勢[2]。然而，當(dāng)圖書館的數(shù)據(jù)只習(xí)慣應(yīng)用于揭示孤立的單一文獻資源時，只能滿足讀者對一本圖書的需求，而將更多維度的數(shù)據(jù)信息進行對比、映射、支撐時，才有可能揭示更系統(tǒng)更深層的知識體系[3]。從這一層意義上講，圖書館通過讀者文獻檢索或借閱留下的信息行為痕跡，如檢索數(shù)據(jù)、借閱圖書內(nèi)容，可以挖掘讀者的興趣、偏好、疊加掌握讀者的主要關(guān)注領(lǐng)域和閱讀需求，通過視覺化表達方式構(gòu)建讀者信息圖譜，向讀者展現(xiàn)圖書館館藏文獻資源中蘊含的深層次知識關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，進而在開展相關(guān)活動時，能夠以讀者需求為基準，為其提供更好的服務(wù)，促進圖書館的可持續(xù)發(fā)展[4]。如，燕山大學(xué)圖書館以知識圖譜的形式發(fā)布了“2018 屆畢業(yè)生閱讀報告”，挖掘和展示了畢業(yè)生在大學(xué)四年的總體閱讀情況和規(guī)律[5]，又如，加拿大蒙特利爾麥吉爾圖書館設(shè)計的知識圖譜用不同的色彩和圖形描述了館藏不同資源的數(shù)量及其與讀者的閱讀關(guān)系[6]。

總之，讀者信息圖譜的構(gòu)建不僅可以為圖書館的管理和決策提供數(shù)據(jù)支撐，又因為包含了讀者過往的檢索、閱讀數(shù)據(jù)而易于讀者在輸入“關(guān)鍵詞”的基礎(chǔ)上根據(jù)語義所包含的概念進行合理的關(guān)聯(lián)與推薦，可為讀者提供具有個性化的文獻資料和學(xué)習(xí)資源。

1.3 構(gòu)建數(shù)據(jù)鏈接圖譜，可以擴寬知識服務(wù)邊界

知識是人類在實踐中認識客觀世界（包括人類自身）的成果，從智慧傳播為知識，從知識普及為信息，從信息變?yōu)橛涗浀臄?shù)據(jù)，其產(chǎn)生的過程也是一個不斷演進的過程，可以說知識就是人類對于實踐的不斷總結(jié)歸納，并認為正確真實可以指導(dǎo)解決實踐問題的觀點、經(jīng)驗、程序等信息。在信息爆炸時代，讀者由于信息的過載問題會更傾向于直觀地獲取知識，并且希望能夠在某一知識單元節(jié)點上任意擴展閱讀其他所想了解的知識內(nèi)容。圖書館如果將讀者所需的文獻主題通過邏輯關(guān)系，以直觀的圖形方式展示知識單元的發(fā)展演繹脈絡(luò)以及知識之間相互關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)，則可形成較為清晰的知識譜系，相較于文字的平鋪直敘更能夠展示知識的脈絡(luò)，展示出某一主題的知識全景圖[7]。那么，不同領(lǐng)域的用戶在檢索圖書資料時，不僅可以獲取自己專業(yè)的資源服務(wù)，還可以根據(jù)知識圖譜的可視化鏈接，提高搜索引擎的可查找性，擴寬讀者的知識邊界，如黨洪莉等學(xué)者在其所撰寫的《美國蒙大拿州立大學(xué)圖書館知識圖譜服務(wù)研究與啟示》[7]中列舉的“瀟湘八景”資料就很好地闡釋了通過知識圖譜可獲得大量的人文事實知識的設(shè)想。

2 實行RDA編目規(guī)則，深度揭示知識單元

圖書館要構(gòu)建好知識圖譜，其前提是必須對館藏的實體紙質(zhì)文獻資源和電子文獻資源所蘊藏的知識單元能夠深度有效組織，并能夠揭示各知識單元之間的邏輯關(guān)聯(lián)。圖書館對于文獻資源內(nèi)容的傳統(tǒng)揭示主要通過ISBD、CNMARC、分類法等通用規(guī)則對文獻資源進行整序、聚類和編目，僅為讀者提供一定范圍內(nèi)的書目資源，無法滿足讀者對于知識挖掘的追蹤、擴展、發(fā)現(xiàn)需求。隨著自然語言處理、知識融合和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，圖書館應(yīng)該注重應(yīng)用《資源描述與檢索》（以下簡稱為RDA）的編目標準搭建抽象概念層級和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型，進行所有有意義的知識單元描述，構(gòu)建知識數(shù)據(jù)描述關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)系統(tǒng)，深度揭示、組織和計算知識的關(guān)聯(lián)內(nèi)容[8]。

RDA是基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境開發(fā)的資源描述與檢索的新標準，可以描述印刷文字資料、圖像、地圖、音像資料等各種信息資源，也可以同其他資源著錄與檢索標準兼容[9]，在編目思想上，突破了傳統(tǒng)記錄的平面結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了實體屬性聯(lián)系的立體網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，最大限度地體現(xiàn)出為用戶提供知識檢索的便利思想。RDA可將檢索點擴大到了所有能夠用于著錄和檢索的具有語義表達的元素上，并且可以以任何數(shù)據(jù)格式進行完全獨立地編碼。從這一角度上看，RDA在描述和組織所有資源類型時，并不是一種編碼規(guī)則，其本質(zhì)就是用以記錄實體書目數(shù)據(jù)以及實體間關(guān)系的數(shù)據(jù)元素集[9]。可以說，RDA只是用來指導(dǎo)如何記錄資源內(nèi)容的，是記錄數(shù)據(jù)的內(nèi)容標準，因此在已公布的RDA文本附錄中所包含的RDA和MARC21書目格式、規(guī)范格式以及DC元數(shù)據(jù)的映射表中，不再把MARC視為最重要的元數(shù)據(jù)方案。然而由于MARC長久以來一直與AACR2配套使用，那么舊MARC格式必定有許多與RDA編目規(guī)則不適應(yīng)的地方，于是，我國在2011年度國家社科基金課題“《資源描述與檢索》的中文化及其應(yīng)用研究”闡述了中文編目應(yīng)用RDA的操作問題，同時為方便用CNMARC編目時查詢相應(yīng)的RDA規(guī)則，制作了CNMARC與RDA的對照表。

RDA概念模型下的檢索功能最終依賴于圖書館檢索服務(wù)平臺的展示，聚焦于讀者檢索文獻資源過程中對于知識發(fā)現(xiàn)的體驗感受，因此，圖書館在深度揭示知識單元，將RDA編目規(guī)則應(yīng)用于圖書館檢索服務(wù)平臺時，需要在功能設(shè)計上根據(jù)圖書館的本地化編目策略，構(gòu)建適合中國國情和編目實踐的工具包，提供類似RDA Toolkit桌面式編目功能界面，在能夠提供集檢索與注釋一體化的用戶界面的基礎(chǔ)上，與應(yīng)用舊編目規(guī)則的數(shù)據(jù)相兼容，支持多途徑檢索需求[10]。目前，RDA正在世界范圍內(nèi)被廣泛應(yīng)用，成為資源編目發(fā)展的方向，有些圖書館也已經(jīng)開始使用RDA進行資源編目。我國的上海圖書館率先于2012年成立RDA小組，已經(jīng)在外文采編與境外合作中對西文資源以及部分中文資源進行RDA編目，并已經(jīng)向OCLC提交了RDA原始編目數(shù)據(jù)[10]。CALIS于2014年11月29日發(fā)布《CALIS聯(lián)合目錄RDA實施聲明》，鼓勵成員館上傳采用RDA規(guī)則編目的外文（日文、俄文除外） MARC數(shù)據(jù)。重慶大學(xué)圖書館所建立的“紙電合一”圖書館目錄，也采用了RDA編目，可以說實現(xiàn)了以“知識圖譜”組織管理資源的基礎(chǔ)性工作[11]。

3 圖書館知識檢索服務(wù)平臺知識圖譜架構(gòu)

由于圖書館的數(shù)據(jù)是以結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式存在于各類文獻資源和讀者檢索、借閱數(shù)據(jù)資源中，要將這些數(shù)據(jù)作為原始數(shù)據(jù)搭建知識圖譜，圖書館需要實行館藏資源RDA編目，通過一系列的技術(shù)手段進行描述、整理、分析、歸納、總結(jié)，挖掘、構(gòu)建出數(shù)據(jù)模型及其數(shù)據(jù)，經(jīng)人工審核之后，形成各類關(guān)聯(lián)知識庫，并隨著數(shù)據(jù)的不斷積累對數(shù)據(jù)再進行分類、提煉，關(guān)聯(lián)，通過數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模型的迭代更新，才能構(gòu)建一個不斷修改的、完善的、動態(tài)的知識圖譜。知識圖譜按照實現(xiàn)過程，可將其分為數(shù)據(jù)收集、模型構(gòu)建、信息抽取、知識融合四個階段[12]。

首先，明確數(shù)據(jù)來源，保證知識圖譜中信息收集的完整性。在收集數(shù)據(jù)過程中，應(yīng)以圖書館各個系統(tǒng)為基礎(chǔ)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型，采用不同的方法進行處理，保證語法的規(guī)范化，數(shù)據(jù)的正規(guī)化，如日期的表示方法，空格移除、語言符號不規(guī)范，用正式名字替換昵稱和縮寫等，為后續(xù)可視化圖形的形成奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

其次，構(gòu)建各類信息本體或關(guān)聯(lián)模型，對構(gòu)建的各類數(shù)據(jù)基本信息進行確定。從目前發(fā)展現(xiàn)狀來看，可以采取自上而下建模方式，在對數(shù)據(jù)進行標準化、統(tǒng)一化處理的同時，尤其在細節(jié)方面進行屬性、邏輯層次刻畫，以保證后續(xù)作業(yè)的順利展開[13]。在此過程中，可以使用構(gòu)建本體模型的Protege編輯器軟件進行數(shù)據(jù)單體模型、資源關(guān)聯(lián)模型、資源與用戶關(guān)聯(lián)模型等多個模塊的構(gòu)建，將原來孤立、碎片形態(tài)的信息聯(lián)接起來，形成相互既獨立又有聯(lián)系的有機整體。

再次，對文獻與讀者信息進行抽取。在讀者信息抽取中，以讀者信息的本體模型為基礎(chǔ)，按照讀者需求對其相關(guān)信息進行抽取，有針對性的提取讀者需求相關(guān)的信息數(shù)據(jù)。在此過程中，主要使用篩選法、理解法以及歸納法對來源不同的讀者信息進行實體抽取，并將其存儲在信息庫中。在文獻信息抽取過程中，一般應(yīng)以檢索詞所要表達的語義特征為基礎(chǔ)，且涵蓋關(guān)系、屬性抽取，從關(guān)聯(lián)模型圖中，抽取出關(guān)聯(lián)模型的邏輯架構(gòu)。對于關(guān)系抽取而言，主要是以關(guān)系的“觸發(fā)詞”為基礎(chǔ)，匹配相對應(yīng)的讀者信息行為特征，明確讀者的需求，以及學(xué)科、研究領(lǐng)域、研究熱點之間的關(guān)系，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中揭示讀者、各個知識單元方面的關(guān)系，解決鏈接問題，形成實體間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu);而屬性抽取主要指的是以特定信息屬性為采集基礎(chǔ)，對讀者及其所檢索的文獻語義屬性之間的關(guān)系進行準確揭示。

最后，在對數(shù)據(jù)信息進行抽取后，應(yīng)對其進行知識融合。知識融合是將多個知識庫中的知識進行整合，其核心是將來自多個來源的關(guān)于同一個實體或概念的描述信息融合起來，在同一框架規(guī)范下進行整合、消歧、加工、推理驗證及更新等步驟，形成高質(zhì)量的知識服務(wù)提供。在這個過程中，主要解決的問題就是實體對齊，其主要過程在于信息聚類、信息更新以及信息結(jié)果輸出。對于信息聚類而言，可以使用K-均值算法對讀者需求信息進行分析，并通過矩陣的形式對相關(guān)數(shù)據(jù)信息賦予權(quán)重，之后按照權(quán)重對其進行聚類計算，進而對讀者搜索的信息之間的關(guān)系進行強弱程度的判斷，再按照關(guān)聯(lián)程度展現(xiàn)直觀的可視化圖形。當(dāng)對其進行更新時，主要就是對聚類中心進行重新計算，完成后進行結(jié)果輸出，從而將完整的知識圖譜呈現(xiàn)在讀者面前。在構(gòu)建完知識圖譜后，應(yīng)對知識圖譜的可視化表現(xiàn)進行檢驗，主要檢驗內(nèi)容是讀者與主題、學(xué)科之間的關(guān)系、文獻之間的隱性聯(lián)系，確保呈現(xiàn)給讀者的知識圖譜清晰化和準確化。

4 結(jié)語

知識圖譜不同于普通知識庫，其本質(zhì)上是將相關(guān)主題領(lǐng)域的知識體系化、關(guān)系化，并通過邏輯關(guān)聯(lián)用圖的方式可視化出來[8]。圖書館為了更好地服務(wù)于社會，最大限度地滿足讀者需求，應(yīng)不斷引入深度學(xué)習(xí)模型，深化和擴展知識圖譜，使圖書館數(shù)據(jù)語義化，為讀者提供更廣度、更深度的知識體系并不斷擴充。目前，圖書館基于知識圖譜的知識檢索服務(wù)還只是輔助讀者完成館藏文獻的檢索工具，相信伴隨著新技術(shù)的飛速發(fā)展，未來知識圖譜在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用研究會越來越多，知識圖譜在圖書館知識服務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用將會取得更多的服務(wù)成果，更好地促進和提升圖書館智能化和個性化服務(wù)能力。

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陳 戈 南京圖書館館員。 江蘇南京， 210018。

（收稿日期：2019-10-20 編校：劉 明，陳安琪）