文献编目教程

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出版者:南开大学出版社
作者:李晓新等编
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1995-10-09
价格:17.5
装帧:平装
isbn号码:9787310007882
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《现代信息检索与知识组织前沿探析》 内容提要: 本书全面系统地探讨了信息时代背景下,信息检索技术、知识组织理论及其在数字环境中的前沿应用与未来发展趋势。全书分为四个主要部分,深入剖析了从基础的文献组织原则到复杂的智能信息服务的演进路径,旨在为信息专业人员、科研工作者及信息管理决策者提供一套扎实的理论基础和前瞻性的实践指导。 第一部分:信息检索的理论基石与技术革新 本部分聚焦于信息检索(Information Retrieval, IR)学科的核心概念及其在技术层面的最新突破。我们首先回顾了传统布尔检索、向量空间模型(VSM)和概率模型等经典理论,重点分析了它们在处理海量非结构化数据时的局限性。随后,深入探讨了基于机器学习和深度学习的信息检索范式。 语义理解与自然语言处理(NLP)在检索中的融合: 详细阐述了词嵌入(Word Embeddings,如Word2Vec, GloVe)如何提升对查询与文档语义的捕捉能力。重点剖析了基于Transformer架构的大型语言模型(LLMs,如BERT、GPT系列)在查询扩展、句子级别匹配以及生成式摘要检索中的革命性应用。我们不仅讨论了其在精确度上的飞跃,也分析了其在可解释性方面带来的挑战。 多模态信息检索: 鉴于信息载体的日益多样化,本章系统地介绍了如何将文本、图像、音频和视频等多模态数据进行统一的向量化表示,实现跨模态的检索。内容涵盖了对比学习(Contrastive Learning)在多模态对齐中的应用,以及如何构建高效的多模态索引结构。 用户行为建模与个性化检索: 探讨了如何利用用户交互数据(点击、停留时间、评分等)构建动态的用户画像。结合强化学习(Reinforcement Learning)框架,分析了实时反馈机制如何优化检索排序算法(Ranking Algorithms),以实现真正意义上的“千人千面”的个性化信息推送。 第二部分:知识组织的高级范式与本体论构建 本部分超越了传统的分类法和主题标引,深入研究了知识组织(Knowledge Organization, KO)在构建复杂语义网络中的关键作用。核心关注点是如何从分散的数据中提炼出结构化的知识体系。 本体论(Ontology)的构建、维护与应用: 详细介绍了本体论的逻辑基础,包括描述逻辑(Description Logic, DL)的应用。探讨了如何使用OWL(Web Ontology Language)等标准语言构建领域本体,以及本体在语义互操作性、推理服务和知识图谱构建中的基础地位。着重分析了知识抽取(Knowledge Extraction)技术如何自动化本体概念和关系的填充。 知识图谱(Knowledge Graph, KG)的深度构建与应用: 本章是本书的重点之一。系统阐述了知识图谱的结构(实体、关系、属性)及其表示学习方法,包括张量分解和嵌入方法。深入研究了知识图谱的推理(Inference)机制,如规则推理、路径推理和基于嵌入的推理,并展示了KG在复杂问答系统、推荐系统和科学发现中的实际案例。 主题标引与分类学的演进: 虽然聚焦前沿,但对经典理论的回顾不可或缺。本章分析了传统的杜威十进制分类法(DDC)和美国国会图书馆分类法(LCC)在数字环境下的适应性调整,并重点介绍了基于主题模型(如LDA, NMF)的自动主题发现与标引技术,探讨了它们与人工标引的协同工作模式。 第三部分:数字环境下信息系统的架构与管理 本部分着眼于信息组织成果如何转化为高效可靠的数字服务。重点讨论了支撑大规模信息服务的技术架构、数据治理和长期保存策略。 大数据环境下的索引技术: 针对PB级数据的存储与检索需求,本书详细介绍了倒排索引的优化技术,包括压缩算法(如Delta Encoding, V-Byte)、分层索引结构以及分布式索引(如基于Hadoop/Spark的索引构建)。对近实时检索(Near Real-Time Search)系统的架构进行了剖析。 信息架构(Information Architecture)与用户体验(UX): 讨论了信息组织原则如何指导网站、数据库和应用程序的结构设计。强调了导航设计、标签云的有效性分析以及信息可视化技术在提升用户对复杂信息结构理解度方面的关键作用。 数字资源的长期保存与元数据管理: 探讨了数字对象唯一标识符(如DOI, Handle)的应用,以及在数字策展(Digital Curation)中需要遵循的标准,如OAIS参考模型。对PREMIS(Preservation Metadata: Implementation Strategies)等元数据标准进行了详尽的解读。 第四部分:信息服务的未来趋势与伦理考量 本书最后一部分展望了信息组织与检索领域的未来走向,并严肃讨论了随技术进步而来的社会责任问题。 生成式AI与信息服务的重塑: 深入分析了大型语言模型在信息服务中的双重角色——既是强大的检索工具,也可能成为“幻觉”和偏见信息的来源。探讨了如何通过 RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构结合知识图谱,实现可信赖、可溯源的生成式信息服务。 信息伦理、偏见与公平性: 这是一个至关重要的议题。本书详细分析了算法偏见(Algorithmic Bias)是如何在训练数据和排序模型中植入和放大的,尤其是在种族、性别和地域信息检索中的体现。提出了通过公平性指标评估和模型干预来缓解这些问题的策略。 数据治理与信息主权: 讨论了在日益碎片化的互联网环境中,如何平衡数据开放性与用户隐私保护(如GDPR、CCPA等法规的影响)。分析了联邦学习(Federated Learning)等隐私保护技术在信息组织和检索中的潜在价值。 本书特点: 本书的撰写风格严谨,逻辑清晰,紧密结合最新的学术研究成果与工业实践案例。它不是对现有工具的书面说明,而是对底层原理和未来趋势的深度剖析,旨在培养读者构建下一代智能信息系统的理论视野和创新能力。目标读者将能构建起一个从底层数据结构到顶层应用交互的完整知识图谱。 适用对象: 图书馆学、信息资源管理、计算机科学(特别是自然语言处理、数据挖掘方向)的高年级本科生、研究生,以及从事信息系统开发、知识管理和数字资源策略制定的专业人士。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一个在学术界摸爬滚打多年的老兵,我对文献的整理和归档有着近乎执拗的要求。然而,即便是经验丰富的我,在面对一些特殊类型的文献,或者需要进行跨领域、跨学科的文献整合时,也常常会遇到瓶颈。《文献编目教程》这本书,以其深入的理论探讨和海量的实践指导,为我提供了前所未有的启发。它不仅仅是简单地罗列各种编目规则,而是深入剖析了这些规则的哲学基础和实际应用场景。作者对于元数据、分类体系、标引方法等核心概念的讲解,既严谨又不失趣味,让我对这些曾经晦涩的概念有了全新的认识。书中提供的案例分析,涵盖了从传统的图书、期刊,到电子资源、多媒体资料等各种形式,而且每一种形式的编目都有详尽的步骤和注意事项。我特别喜欢它对于不同编目体系之间比较和转化的讨论,这对于我进行文献的跨平台应用和迁移非常有帮助。这本书让我认识到,文献编目并非一成不变的僵化流程,而是一个充满智慧和创造性的过程,它能够极大地提升我们对知识的驾驭能力。

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这本书的出现,简直是为我这种对知识产权、文献管理一窍不通的新手量身定做的。我一直觉得“编目”这个词听起来就很高深莫测,仿佛是图书馆深处那些戴着老花镜的管理员才能掌握的绝技。然而,翻开《文献编目教程》后,我才发现事情并没有想象中那么令人望而生畏。作者用一种非常平易近人的方式,把那些复杂的概念一一拆解,就像在教一个孩子认识字母一样,循序渐进。我尤其喜欢它里面大量的图文结合,那些枯燥的规则和术语,通过生动的插图和实际的例子,立刻变得鲜活起来。以前我看到那些复杂的国际标准,总是头疼不已,但这本书里,作者会告诉你为什么需要这些标准,它们各自解决了什么问题,以及如何在实际操作中应用。更重要的是,它不是那种只会纸上谈兵的理论书,里面有很多实操性的指导,从如何填写最基本的图书信息,到如何处理更复杂的非书资料,都讲得明明白白。我感觉自己就像是在一位经验丰富的导师的陪伴下,一步步地学习和实践,每一个小小的成功都让我对这个领域更加充满信心。现在,我终于敢于面对那些堆积如山的资料,知道如何去梳理,去归类,去让它们变得井井有条,而不是一团乱麻。

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说实话,在接触《文献编目教程》之前,我对于“文献编目”的理解非常片面,甚至有些刻板。我总觉得它离我的日常生活很遥远,似乎是学术研究者或者专业图书馆员的专属技能。然而,这本书彻底颠覆了我的认知。作者以一种非常新颖的视角,将文献编目的重要性融入到我们日常的学习、工作乃至个人知识管理的方方面面。它不仅仅是关于如何给书籍贴标签、分类号,更是一种提升信息获取效率、优化知识体系的思维方式。书中对于不同类型文献的著录方法,从最基础的书籍到期刊、论文、学位论文,乃至网络资源,都进行了详尽的阐述,并提供了大量可供参考的案例。我尤其欣赏作者在讲解过程中,反复强调的“为什么”和“如何做”。它不会简单地抛出规则,而是会解释规则背后的逻辑,以及这些规则如何帮助我们更准确、更全面地理解和利用文献。阅读的过程中,我仿佛打开了一扇新世界的大门,原来我们每天接触的海量信息,都可以被系统地组织和管理起来,从而发挥更大的价值。这本书不仅教会了我技能,更培养了我一种更加精细化、结构化的信息处理能力。

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我一直认为,高效的学习和研究,离不开一个清晰、条理分明的知识体系。《文献编目教程》这本书,恰恰填补了我在这方面的知识空白。在阅读之前,我常常为如何组织我的阅读笔记、如何管理我收集的文献资料而苦恼,最终导致信息杂乱,查找困难。这本书就像一位经验丰富的老教授,循循善诱地将我带入了文献编目的世界。作者并没有用那些枯燥乏味的术语来吓唬读者,而是从最基础的“为什么”出发,解释了文献编目的必要性和重要性,然后逐步深入到具体的编目原则和方法。它详细介绍了如何为不同类型的文献(书籍、期刊文章、学位论文、会议论文等)进行准确的著录,如何选择合适的分类体系,以及如何进行关键词的标引,以便于后续的检索。书中提供的各种实操技巧和范例,让我能够立刻将所学知识应用到自己的学习和研究中。我惊讶地发现,原来按照书中的方法整理文献,不仅能让我的资料库井井有条,更能极大地提升我查找和利用信息的效率,让我事半功倍。

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这本《文献编目教程》给我的感觉,就像是在茫茫书海中找到了一张详尽的藏宝图,让我不再迷失方向。在此之前,我一直认为文献的整理就是把它们堆放在书架上,或者保存在电脑的文件夹里,但这本书让我明白,真正的文献管理,是一种系统化的、有目的性的工作。作者的讲解非常细致,从最基本的文献信息著录,到复杂的分类编码,再到不同类型文献的特殊处理,都讲解得非常到位。我尤其欣赏它对于一些疑难杂症的处理方法,比如如何处理不同版本、不同译本的书籍,如何为多作者、无作者的文献进行著录,以及如何应对数字化时代海量网络资源的编目挑战。书中提供的案例非常丰富,涵盖了各种可能遇到的情况,让我在学习理论的同时,也能看到实际操作的可能性。读完这本书,我感觉自己不仅仅是学会了如何“编目”,更是掌握了一种科学的管理知识的思维方式,这对于我日后的学习和研究,都将产生深远的影响,让我能够更有效地去探索和利用宝贵的知识资源。

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