知识组织系统的表达力与机器可处理性：概念与关系分析

本研究考察不同类型知识组织系统（KOS）的表达力（即表达威力或表达性），并探讨其在语义网背景下被机器处理的潜力。为此，基于主题规范数据功能需求（FRSAD）与简单知识组织系统（SKOS）所引入的概念化框架梳理 KOS 的理论基础，并应用自然语言处理技术。通过对比分析，数据集包含一个叙词表（Eurovoc）、一个主题标目系统（LCSH）和一个分类法（DDC），并将其与一种本体（CIDOC-CRM）进行比较，重点考察它们如何定义和处理概念与关系。研究发现，LCSH 与 DDC 侧重于字符串（名称）的形式化而非语义建模；其对“概念”的界定相当模糊，且包含大量复杂概念。相比之下，叙词表对“概念”有连贯的定义，并对关系建模采用系统化方法。本体显式定义多种关系类型，且其本质可被机器处理。本文结论指出，每种 KOS 的表达力与机器可处理性的潜力均受其结构规则的广泛制约。将主题标目与分类法表示为带节点与弧的语义网络较为困难，而叙词表更适于此类表示。此外，研究揭示了一种范式转变：关注概念之间关系的建模，而非概念本身。