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中文动词及分类研究：中文动词词汇语义网的构建及应用#刘美君万明瑜摘要随着人工智能的日益发展，语言学成为“产”“业”“学”界寻求合作及突破的新契 机。
其中语言学语义资源的构建及标注问题成为了当前的一大热点及难点。
文章针对 中文动词语义分类问题，从理论研究、语义网构建及实践应用三方面进行了全面的探讨 和分析。
理论研究上，文章以“框架为本，构式为用”的研究方法为基石，依循框架语义和 构式语法以区分动词和构式之间的“形-义”搭配，形成“格式塔”（Gestalt)般互补。
语义 网构建上，以语言学分析为基础，语料实证为依归，通过“框架元素”与“定义性构式”来 定义动词属性，使语料兼有词汇表征、框架阶层及语义标注等信息。
语义知识库目前包 含“沟通”“认知”“感知”“情绪”“评价”“社会互动”“自动”和“致使移动”八大类框架动 词，已有效运用于多种基于语义及事件框架的中文自然语言处理任务，包括中文语义自 动消歧，自动语义角色标注，事件框架甄别及故事自动生成。
关键词框架语义构式语法动词分类语义标注自然语言处理一、导 论大数据与深度学习技术的到来，使得人工智能技术飞速发展，Marcus(2018 )指出，近六年 来，人工智能在语音及图像的自动识别、机器翻译、信息自动检索等自然语言处理任务方面作 用显著,几乎到达一个很难再超越的高峰期。
研究者们开始关心语言学和人工智能如何进一 步结合以求得突破，例如在词性标注上，从97%到100%的可能性。
（Maiming2011)为此，语 言学成为“产”“业，，“学”界寻求再突破的新契机，究其原因有四：其一,语言学知识为人工智 能的自然语言处理提供更接近语言本质的特征模型;其二，语言学规则为语言现象及行为差 异提供更为合理的解释;其三，语言学特征编码为人工智能提供相对有效无噪的数据集;其 四，语言学知识工程不依赖于大规模集成电路或复杂算法，大力节省软硬件成本。
现阶段人 工智能与语言学合作发展成为必然趋势，但合作的热点及难点在于语言学资源库的构建及语 义标注问题。
语言学中的词汇与语义研究教案主题：语言学中的词汇与语义研究引言：语言是人类最重要的交流工具，在交流中，词汇是构建语言的基石，而语义则是词汇意义的研究。
本节课将介绍语言学中的词汇与语义研究，了解词汇的构成和不同层面的语义分析方法。
一、词汇的构成1. 词根与词缀- 探究词根在形态学中的作用- 分析形态学中的词缀类型及其功能- 通过例句解释词根与词缀的使用2. 词汇的派生- 理解词汇的派生是如何生成新词的过程- 讨论一些常见的派生规则（如前缀、后缀等）- 列举词汇派生的实际例子3. 合成词- 说明合成词是通过两个或多个词的组合而成- 比较不同语言中的合成词使用方法- 进行合成词的词义分析二、语义的层次与分析方法1. 词义的层次结构- 介绍词义的层次结构，如下位词和上位词等- 解释层次结构在语义学中的应用价值- 通过实例进行词义的层次分析2. 词义的关系- 考察词义之间的关系，如反义词、近义词、属于关系等 - 分析不同关系对交流和理解的影响- 探讨如何通过词义关系拓展词汇量3. 语义场论- 介绍语义场论的概念和理论基础- 分析语义场在词汇研究中的应用和意义- 利用实例讨论语义场对词义辨析的作用4. 语用语义学- 解释语用语义学的概念和研究对象- 叙述语用语义学与传统语义学的区别和联系- 分析语用语义学在现实交流中的应用场景三、语义研究的意义和挑战1. 语义研究的意义- 探究语义研究对理解和使用语言的重要性- 分析语义研究的学术价值和实际应用2. 语义研究的挑战- 阐述语义研究中的难点和问题- 讨论语义研究在跨文化交流中的挑战- 提出解决挑战的思路和方法结语：通过本节课的学习，我们对语言学中的词汇与语义研究有了更深入的了解。
词汇是语言的基本单位，语义则是理解和使用词汇的关键。
希望同学们通过本节课的学习，能够对语言的构成和意义有更全面的认识，并在今后的学习和交流中能够更加准确地使用词汇和理解其语义。
现代汉语词汇学相关理论发展研究作者：唐萌武建宇来源：《语文建设·下半月》2024年第06期书名：现代汉语词汇学（第3 版）作者：葛本仪出版社：商务印书馆出版时间：2023 年ISBN：9787100219181定价：94 元汉语词汇学研究一直是语言学领域的重要课题。
全球化背景下，汉语学习的需求日益增长。
了解汉语词汇的基本理论问题，可以帮助学习者更好地掌握和使用汉语，提高其语言水平。
词汇是语言的基本单位，是语义和语用的载体。
了解和研究词汇的性质、结构和功能，能更好地理解和分析语言的各个层面。
因此，汉语词汇学的研究对于整个语言学理论体系具有重要的意义。
研究汉语词汇学不能局限在语言学领域，还需要借鉴哲学、心理学、认知科学、人类学等多个学科的研究方法和理论。
因此，深入研究汉语词汇学不仅能够推动语言学的发展，也能够促进多个学科的交流与合作。
由葛本仪著、商务印书馆出版的《现代汉语词汇学（第3版）》，全面介绍了现代汉语词汇学的理论与实践，深入阐释了词汇的本质和功能。
首先，该书从词的形态结构和内部组成等方面入手，详细介绍了词汇的构成和形态变化规律。
同时，探讨了词的意义和语义变化机制，揭示了詞汇的语义范畴和语义关系。
其次，该书详细介绍了词汇的意义与搭配关系，以及语境和语用方面的特征。
通过对比分析实际案例，作者诠释了词汇在不同语境下的使用和搭配规律，阐述了词汇在交际中的功能和表达能力。
此外，该书还讨论了语言变化和社会文化对词汇演变的影响，以及词汇规范化和标准化的问题。
通过全面探讨词汇的历史变迁和文化内涵，深入剖析了词汇的社会意义和文化背景。
该书的目标读者为汉语学习和研究领域的学者、教师和学生。
该书内容丰富、案例翔实，能够做到理论联系实际，既具有学术性、前瞻性，又适用于教学实践。
此外，该书还附有习题和例题，帮助读者巩固知识和提升语言水平。
深入论述汉语词汇学的关键性和基础性理论问题，需要注意哪些问题呢？该书为读者和研究者提供了有益的借鉴。
构建现代汉语框架语义知识库技术研究共3篇构建现代汉语框架语义知识库技术研究1现代汉语是现代汉语族中最为重要的语言之一，是中华人民共和国的国家通用语言。
它是一种属于汉藏语系的汉语言种，有数亿人使用，并被广泛使用于中国大陆、台湾、香港、澳门等地区。
现代汉语框架语义知识库技术的研究，主要是为了更好地处理现代汉语的信息，提高语义分析和人工智能的能力。
现代汉语框架语义知识库技术是基于人工智能和自然语言处理技术的分支，其主要目的是将汉语的一些基本的语法规则、句法结构、以及语义意义保存在一个框架语义知识库中。
这个框架既包含了传统的汉语语言知识，也包括语言学、计算机科学、信息论、心理学等各个领域的知识。
现代汉语框架语义知识库技术的实现，需要有较大的数据量、算法和计算能力的支持，同时需要依靠专家知识的输入和人工标注的助力，以及使用自然语言处理技术的手段。
现代汉语框架语义知识库技术的研究，可以帮助语义分析和理解。
随着人工智能技术的广泛应用，语义分析和理解的需求越来越重要。
现代汉语语言知识库的建立，可以有效改善汉语语言对自然语言处理算法的理解，而在此基础上，可以有效构造出更为准确和精致的语义分析和理解的算法。
随着大数据及人工智能技术的不断发展，现代汉语框架语义知识库技术在多种应用场景中得到了广泛的应用。
比如，在智能客服、智能图书馆、智能医疗等领域中，会用到语义分析技术，这些领域涉及到汉语语言库建立，框架语法语义知识库技术发挥巨大的作用。
例如，智能客服中，需要对用户的信息和需求进行分析和理解，通过语义方式得到精准答案，而语义知识库技术的建立，可以有效提高客服的准确性和速度。
总之，现代汉语框架语义知识库技术研究具有重要的理论和实践价值，可以在语义分析和人工智能领域中起到关键作用。
未来随着大数据及人工智能技术的不断发展，现代汉语框架语义知识库技术的研究也将不断深入，其应用场景将更为广泛，并将更好地满足人们的语言需求。
构建现代汉语框架语义知识库技术研究21. 引言现代汉语是当代中国使用的通用语言，语言日渐丰富，语义也变得越来越复杂。
词义消歧研究的现状与发展方向现今，随着计算机科学和人工智能技术的发展，词义消歧已经成为自然语言处理（NLP）领域中最重要的研究课题之一。
词义消歧是计算机科学中一个核心话题，它是确定一个词的正确释义的过程。
本文的主旨是介绍词义消歧研究的现状以及发展方向。
词义消歧技术的研究始于上世纪六十年代，随着计算机技术的发展及其他领域的进步，它的研究也取得了巨大的进展。
大多数研究者提出了诸如“基于统计”和“基于知识”的语义消歧方法，这些方法都有助于识别出内容中潜在的歧义词，从而精确理解自然语言文本的内容。
随着自然语言处理技术的发展，词义消歧研究也发生了很大变化。
在近几十年来，研究者开发出许多新的技术来解决复杂的词义消歧问题。
一些重要的技术包括，基于深度学习的技术，如卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）等；基于有向无环图（DAG）的技术；基于规则的技术，如构建自定义的规则集等。
这些新的技术通过提取上下文信息的方式来解决词义消歧问题，从而取得了更好的实验结果。
此外，词义消歧技术也可以应用于其他领域，例如机器翻译，自动问答，情感分析等。
例如，在机器翻译中，对歧义词释义的准确定义可以提高机器翻译的正确率。
在自动问答中，通过正确理解歧义词的消歧可以提高问答系统的正确度和召回率。
在情感分析中，可以通过识别词义中的情感极性，来增强情感分析系统的准确性。
由于词义消歧技术在不同应用领域中都有所发挥，研究者也对词义消歧技术的发展提出了新的期望。
首先，研究者一直在努力改进现有的深度学习技术，以更加准确地识别歧义词，并为上下文提供更多的信息。
其次，研究者正在设计新的模型来进一步提高模型的性能，例如引入更多的特征或模型结构，或者改善训练数据的质量。
最后，研究者也将词义消歧技术应用到其他领域，以便更好地挖掘文本中的潜在信息。
综上所述，随着计算机科学及其他领域的发展，词义消歧研究已遍及自然语言处理技术、机器翻译、自动问答和情感分析等方面。
词汇语义相似度算法研究及应用摘要：介绍了当前国内外有关词汇语义相似度算法的研究现状，分析并对比了几种具有代表性的计算方法，并将几种常用的词汇语义相似度算法应用于FAQ中，分别采用准确率、召回率、F值以及MRR、MAP5个指标进行评价，根据相似问句的检索效果判断各词语相似度算法的优劣。
关键词：语义相似度；FAQ；VSM；HowNet0 引言词汇的语义相似度在自然语言处理领域有着不可替代的意义和作用。
然而词汇之间的语义关系是非常复杂的，使用一个简单的数值很难来度量词汇之间含义的相似程度。
同样的一对词语，在一方面看可能非常相似，但是换个角度就可能相差甚远。
所以，研究词语语义相似度离不开具体的应用背景，例如，在机器翻译应用中，词汇语义相似度用来衡量中文和英文文本中，中文单词与中文词语之间是否可替换；而在信息检索中，词汇语义相似度要体现用户查询所使用的关键词与用户实际查询目的在语义上是否一致。
1 词语相似度研究现状词语相似度主要分为基于语义本体资源、基于统计算法和将前两者融合的混合技术3种方法：利用语义资源计算词语相似度也可称为基于本体（或知识库）的词语相似度算法，主要根据专家人工建立的语义网络计算相似度。
利用统计技术计算词语间语义相似度采用的是无监督的机器学习算法，分为基于大规模语料库和基于普通词典等方法。
混合技术则结合统计技术和语义资源，取长补短，提高相似度计算的正确率。
1.1 基于语义资源的词语相似度算法近年来，一些诸如同义词词林、WordNet、知网这种大规模可量化的语言本体的诞生与发展，为进行真实文本的语义分析和理解提供了强有力的资源支持。
特别是最近几年“知网”等语义资源不断丰富发展，中文语义研究方向逐渐增多。
知网作为一个知识系统，是一个网而不是树，它主要反映概念的共性和个性，同时知网还着力反映概念之间和概念属性之间的各种关系。
而词语DEF之间的路径距离则代表了词汇语义的聚合程度。
1.2 基于统计的语义相似度算法基于统计的语义相似度方法建立在如果两个词语的含义相同或相近，则伴随它们同时出现的上下文也相同或相近。
网络语义分析与知识库构建方法在当今信息化和数字化时代，互联网成为了人们获取信息、交流思想的主要平台。
随着互联网的快速发展，信息的爆炸式增长使得人们面临信息过载的问题，如何从庞杂的信息中获得有用的知识和理解对信息的含义成为了亟待解决的问题。
为了解决这一挑战，网络语义分析和知识库构建成为了研究的热点。
网络语义分析是一种以计算机为基础的自然语言处理技术，旨在理解和解释文本的语义信息。
它通过分析语句、短语和单词之间的关系，从而确定文本的含义。
在实践中，网络语义分析主要包括词义消歧、实体识别、关系抽取和情感分析等任务。
词义消歧是网络语义分析的重要组成部分，其主要目标是解决在不同上下文中，一个词有多个可能的含义的问题。
例如，词语“银行”既可以表示“金融机构”，也可以表示“岸边”的意思。
通过词义消歧技术，网络语义分析可以在不同的上下文中正确理解这个词的具体含义。
实体识别是指识别文本中具有特定含义的命名实体。
这些实体可以是人、地点、组织机构等。
通过实体识别技术，网络语义分析可以自动识别出文章中的命名实体，并提供相关的背景信息和链接，从而帮助读者更好地理解文本。
关系抽取是网络语义分析的另一个重要任务，其目标是从文本中提取出实体之间的关系。
例如，在一篇新闻报道中，关系抽取可以帮助我们提取出人物之间的关系，如“A是B的父亲”。
通过关系抽取技术，网络语义分析可以提供具体的信息和事实，从而增进对文本的理解。
情感分析是指对文本中的情感信息进行分析和判定。
通过情感分析技术，网络语义分析可以自动识别文本中的情感倾向，如积极、消极、中性等。
这对于企业了解消费者的情感倾向、舆情监测以及市场营销等方面具有重要意义。
知识库构建是在网络语义分析的基础上，将获取到的语义信息构建成一个大规模的知识库的过程。
知识库是一种结构化的数据存储方式，用于存储各种领域的知识、事实和关系。
通过知识库构建，我们可以将语义信息库中的各种实体和关系有机地联系起来，从而形成一个更为完整的知识体系。
情报学报
第 卷第 期 ， 年 月
，
收稿日期： 年 月 日作者简介：朱虹，女， 年生，北京大学计算语言学研究所博士生，研究方向：计算语言学。 ： 。刘扬，男，
年生，博士，北京大学信息学院副教授，研究方向：自然语言处理，词汇语义学。
）本文相关研究得到国家 计划（ ）、国家自然科学基金项目（ ）和全国博士学位论文作者专项资金资助项目（ ）的支持。
词汇语义知识库的研究现状与发展趋势 ）朱虹刘扬（北京大学计算语言学研究所，北京 ）
摘要作为文本内容理解的媒介与载体，词汇语义知识库已被广泛应用于信息检索、信息提取、问答系统、自动
文摘等方面，成为自然语言处理不可或缺的基础资源。本文介绍词汇语义知识库研究与开发的现状，重点分析了 、 、 及 等具有代表性的词汇语义知识库的具体情况。在此基础上，盘点各种需求和解决方案，提出词汇语义知识库研究面临新的挑战和机遇，即本体化和多语化的大趋势，它们将从不同方面弥补词汇语义知识库在知识共享和知识交流上的不足，使其更好地为自然语言处理服务。本文最后探讨了词汇语义知识库未来发展中可能存在的问题和新的课题。关键词本体词汇语义知识库多语自然语言处理
State-of-the-artandProspectofLexicalSemanticKnowledgeBases
（ ， ， ）
abstract ，
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Keywords ， ， ，
引言随着 应用的普及和深入，大规模真实文本内容计算和理解的要求日益紧迫。自然语言处理（ ， ）作为实现文本计算
和理解的必经之路，在近半个世纪的研究过程中，在语法和语义等方面形成了一些的理论体系和计算模型，在机器翻译、信息检索、信息提取等重要领域取得了初步成果。早期， 主要集中在词法和句法分析上，基于规则的、基于统计的，以及规则和统计相结合的语法分析技术率先在各种 领域得到广泛运用。目前较为成熟的句法分析模型有中心语驱动的短语结构文法（ ）、词汇功能语法（ ）、依存语法（ ）等。目前，语义分析，如词义消歧、语义推理、语义归纳逐渐走到前台，成为当前 的热点和亮点。语义分析涉及到词、短语、小句、句群、段落、篇章等不同层次的分析。一般认为，大语言单位的理解实现往往要通过小语言单位的理解来完成。词汇
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语义的计算和理解成为语义分析中最为关键的一步。另一方面，语言知识库在 研究过程中具有关键的作用［ ］，能为 提供各种各样的语言知识。语言知识库的规模和质量在很大程度上决定了 系统的成败。因此， 是计算机能否实现文本内容理解的关键因素。及时盘点 的发展情况，总结前人的经验，可以为 未来的发展提供基础、指明方向。本文详细介绍国内外知名 系统的研发状况。在此基础上，对 的现状做了全面的分析，指出当前 面临的问题及发展趋势，重点阐述新近出现的本体化和多语化的新的发展方向，并分析它们的内在成因。最后总结 面临的问题，并提出解决问题的设想和方案。 的研究现状 主要描述词汇表示的概念、概念属性及其它语言成分之间的关系。传统的结构主义语言学把语言成分之间的关系分为聚合关系和组合关系等两大类。聚合关系一般指词汇的上下位关系、同义关系、反义关系等。组合关系则包括语言成分之间的各种组配关系。两种类型的语义关系在 的应用中发挥不同的作用。例如，聚合关系一般应用在信息检索中，为检索词提供查询扩展，组合关系则用在像机器翻译等需要句法分析的应用领域。目前，不同类型的 陆续开发出来。在国外，有以描写聚合关系为主的 ，以描写组合关系为主的 。而国内比较知名的有 、基于 框架开发的中文概念词典（ ）、台湾中研院的 等。下文详细介绍这些 的研发情况。 与 的兴起 ［ ］是美国 大学开发的在线词汇语义资源。基本单元是 （同义词集合），单元和单元之间主要依靠聚合关系来连接，包括上下文关系、反义关系、整体 部分关系等。但是几乎没有涉及不同词类之间的关系。它的近期发展包括：关于语义关系深层次研究的“ ”项目、语义知识的完备性和结构调整的研究、 等新的相关资源的开发研究、以 开发为代表的多语扩展研究、与 的映射等面向 的研究等。 在 、外语教学领域、文档结构和分类领域、心理学研究领域的应用有语义距离的计算方法研究［ ］、词义消歧研究［ ］、隐喻研究［ ］、词义区分和词义聚类研究［ ， ］、
文档聚类研究［ ］等。鉴于 的体系简洁和内容翔实，许多国家启动本国语种 的研究与开发。“
（ ）”组织已召开三次 国际会议，目前推出“ ”计划。该计划要求各个版本的 提交一组具有相同
号的“基本概念”。这些基本概念是
通用的、高层的、可以为领域词汇提供信息的概念。这些概念一旦确定，新的 可以在这些概念的基础上继续开发。不但可以大大缩短开发周期，而且能够提高
之间的共通性。同时启动的
计划还有用于扩充 术语的“ ”计划、依据 语义定义标注
网络语料的“ ”计划以及在 中添加隐喻关系的“ ”计划等。
的多资源集成 （ ）［ ］是台湾中研院开发的集成 、 、 （ ）、支持多功能查询的 。它的特点可以归纳为：支持英汉双语查询；无论是输入词语或是概念，都可以方便地获取
和 的相关的逻辑结构；多重语义索引；包含领域知识。 覆盖词汇知识的高中低不同层次，既包含通用领域的知识，又包含专业领域的知识，高层 通过 约束领域知识，领域
知识为检验高中层概念的正确性和完备性提供证据。
有汉语特色的 ［ ］是一个被广泛应用于中文 的
。它的特点可以总结如下：（ ）提出“义原（ ）”的概念，义原是用来表征最基本的、不易分割的意义的最小单位。（ ）用一种知识库描述语言（ ）来描述概念
与概念间的关系，以及概念的属性与属性间的关系。（ ）除了描述上下文关系、同义关系、反义关系、对义关系、部件与整体关系、材料与成品关系、属性和宿主的关系等同类（同质）概念之间的关系，还描
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词汇语义知识库的研究现状与发展趋势
述属性值和属性值的指向关系、事件和角色关系等非同类（异质）概念间的关系。 的优点之一是知识表示方法的可计算性，这主要是因为它使用了形式化程度高的知识库描述语言。 的优点之二是它具有汉语特色，因为它的义原是通过对汉字的分析提取出来的。现在，在汉语的基础上，还添加了英文的对应信息。 已经被应用于词义标注、词义消歧、信息过滤、词义相似度的计算、语义 等许多领域。 兼容 的 （ ）是我们开发的中文概念词典。 在规格上要求与 兼容，即在尽可能不破坏 框架的前提下细化汉语的语义描述，以便直接复用现有的 理论、方法和技术。另一方面，考虑语种不同必然导致的描述结构不同， 对汉语概念的内容和概念之间的关系必须进行一定的调整和发展，着力突出汉语的特点、反映汉语的语言事实。 试图添加汉语特有的语义属性和特征，还计划添加组合型信息［ ］。此外，出于词义区分的需要， 试图在原有的概念结构上，通过 与 之间已有的映射关系，发展出一个高层的语言无关的概念体系，且每一个概念都有不同语种的词汇形式。词语的义项可以对应到高层概念体系的语义类。以后， 会向多国语、多学科方向继续发展［ ］。经过多年的努力， 已包含十万左右的汉语同义词集［ ］，实现了对 版本中英文概念的汉语概念对应，这是全球 建设中极富标志性的一项工作。除上述 外，英文方面还有 、 、 等，中文方面还有哈尔滨工业大学开发的同义词词林扩展版、清华大学开发的现代汉语述语机器词典和现代汉语语义分类词典等一系列语义词典，日文方面的 、 等，韩文方面的 等。关于 的介绍还可以参考［ ］。 的发展趋势 的质量取决于词汇知识的准确性、完备性以及知识的表示方式。通过对上述 的探讨，我们认为在 的研究与开发中已经呈现出新的发展趋势和方向，即 的多语化（如 、 ）和本体化（如 ， ）。下面分别阐述多语化和本体化的基本概念，并结合具体实例分析这两种趋势的发展动因和目前的发展状态。
的本体化 与 的对比
是用来存储词汇语义信息，在人和计算机之间传递词义知识的语言知识库。知识库在人工智能领域一直占据着重要的位置。在专家系统中，知识库包含了求解问题所需要的领域知识的集合，推理机可以在知识库的基础上，通过谓词逻辑完成知识推理。随着知识的增多，知识结构日益复杂，互联网带来知识爆炸，专家系统本身的问题和局限性日益显现出来。一方面，专家系统存在知识获取方面的困难。在知识工程中，知识的获取一直被认为是瓶颈问题，其代价相当昂贵。如果新的知识系统不能有效地利用现有的知识系统，不断重新设计，必然会造成时间、精力的大量浪费。另一方面，随着对问题的学习与认知的不断深入，一个专家系统往往要包含上万甚至数万条规则，使维护和管理工作变得越来越困难。此外，不同的知识表示方法，在没有通用的内容管理工具的条件下，很难方便地完成各个知识库之间内容的互动。还有知识存储的分布性等其他问题，都使得传统的知识库构建方法已经无法适应大型知识库的构建。
也同样面临这些问题。
为了解决知识共享、软件复用等问题，
（也称本体）应运而生。 的经典定义之一是：概念模型的明确的规范说明［ ］。它是一种能在语义和知识层次上描述系统的概念模型，其目的在于以一种通用的方式来获取领域中的知识，提供一种对领域概念的一致的理解，从而实现知识在不同的应用程序和组织之间的共享和重利用。人们将 按不同层次和内容分类。 可以被分为高层 、中层 和下层 。还
可以分为语言 、领域任务 等。另外，本体有自己通用的、良好定义的语法和语义规范。
为知识处理提供了一套新的理论和体
系。表 从不同方面对 与传统 进行了比较分析。两者都有各自的优点和缺点。
的优点
在于，形式化强，方便计算机描述与处理；有良好定义的语义和语法，方便共享和复用等。缺点在于，形式化过强，缺乏逻辑和数学训练的使用者很难使用；很难获知
是否是完备的；很难自动地被应
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情报学报第 卷第 期 年 月
