主题图的概况及应用研究（上篇）

在语义Web时代，主题图（TopicMaps，文章简称TM）被认为是实用性较高的知识组织技术。本研究以TM技术的应用为最终目标，分上、下两篇整体地论述TM的相关研发工作。本篇中给出TM的概况，包括TM的概念、标准体系、应用领域、开发工具和相关网站等，为进行具体领域的应用开发奠定了基础；在另一篇中，将结合金融培训机构知识体系，介绍如何应用TM技术来组织行业知识，包括基于TM技术的金融培训机构知识系统的架构设计和实现。最后，给出本研究对未来的展望及结论。

主题图的概况及应用研究（下篇）——构建基于主题图的金融培训机构知识系统

作为主题图在具体行业领域的开发应用，文章在其上篇“主题图的概况及应用研究”的基础上，介绍基于主题图的金融培训机构知识系统的构建，包括金融行业培训机构的需求分析、基于主题图技术的金融培训机构知识系统的架构设计、系统核心部分的知识分类（文章称作知识地图）的设计与构建，以及结论和展望。

面向农业领域的可重用学习对象模型

以阐述当前E-learning平台和知识管理系统的可重用性需求为前提,从模块粒度、语义描述及知识分类三方面描述了面向农业领域的可重用学习对象模型的设计原则,为实现课件模块的开发、重用和共享提供支持,构建出一个多层次、多粒度的可重用知识体系,进而成为未来构建面向农业生产的智能知识服务系统的数据基础。

DOI多重解析的解决方案研究

文章首先对DOI多重解析的概念及应用场景进行描述，分析了国际DOI基金会（IDF）发展多重解析的深层原因，并对多重解析解决方案中涉及的解析系统支持、数据模型和呈现方式、维护机制及自动化的多重解析等几方面问题进行了详细讨论，对多重解析在中文DOI应用领域中的发展及应用进行了展望。结论包括：基于手工选择的多重解析解决方案要走向大规模应用，还需要解决明确多重解析控制权及管理维护等问题；要实现多重解析的高级应用——自动化多重解析，特别是全局的、基于服务的自动化多重解析，还需要取得一些关键技术的突破；中文DOI可面向我国数字期刊服务行业的特点，开展基于手工选择的多重解析简单应用实验。

XML纵览与其在自然语言处理领域中的应用研究

XML是在数字化、网络化环境中，可满足各行业信息和知识组织、处理及数据交换的基础技术。文章首先给出了XML之纵览，即XML的基础标准规范和应用技术；其次，以语料构建和翻译记忆等领域为例，研讨XML在自然语言处理（NLP）行业中的应用；最后，给出有关XML应用的结论。