文章合集 | Knowledge Organization第53卷第1期-夜雨聆风

文章合集 | Knowledge Organization第53卷第1期

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Vol. 53 Iss. 1

KO期刊第1期文章现已正式上线，编辑部精选后呈现部分文章，诚邀广大读者阅读与分享~

Article

A Data-Driven Approach to Designing Digital Narratives in Traditional Residential Heritage Contexts

数据驱动的传统居住遗产语境中数字叙事设计方法研究

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摘要背景：传统民居蕴含深厚的文化与学术价值。为客观呈现其历史意义并激发公众参与，本研究探索在“故事与话语”叙事学框架下，构建一种客观化的数字叙事设计方法。

摘要结论：本研究证实，基于“故事与话语”叙事学框架，通过整合地理空间数据与特征向量聚类方法，能够有效生成兼具客观性与说服力的传统民居数字叙事。以上海沪南音堂为例，研究识别出环境变迁影响聚落营建的核心叙事主题及其渐进式推进的典型结构，验证了数据驱动叙事在平衡主观阐释与历史真实方面的可行性，为主客观相融合的数字叙事设计提供了可操作的理论参照与实践路径。

上海传统住宅的叙事结构

引用格式：Yunzhong Zhang, Xiao Feng. A Data-Driven Approach to Designing Digital Narratives in Traditional Residential Heritage Contexts. Knowl. Organ. 2026, 53(1), 45957. https://doi.org/10.31083/KO45957

Article

Ontology-Based Knowledge Organization of Bronze Weapons From the Shang and Zhou Dynasties

商周时期青铜兵器的本体知识组织研究

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摘要背景：本研究旨在构建一个能够同时支持商周青铜兵器形态分析与历史语境阐释的本体，为中国古代军事知识库的建设提供语义支撑，推动文化遗产知识的结构化组织进程。

摘要结论：本研究采用“术语–概念–特征”的方法论路径，通过引入“器物–行动者–事件”的语义链，实现了对青铜兵器结构特征与语境关系的协同表示。为保障语义的互操作性与可扩展性，研究复用了CIDOC CRM与SKOS中的标准本体词汇，并以OWL 2 DL语言对该本体进行了形式化编码。最终构建的青铜兵器本体涵盖了器物的物理特征、功能属性、制作工艺及历史语境四个维度，实现了多层次的细粒度语义建模。基于结构度量和SPARQL能力查询的评估结果表明，该本体具备良好的逻辑一致性、语义表达能力，并能够支撑复杂的推理任务。通过提供一个集器物分类、形态分析与语境建模于一体的统一框架，该本体为文物的语义表示奠定了方法论基础，并在文化遗产智能服务、数字考古以及古战争史知识图谱构建等领域展现出广阔的应用前景。

青铜剑部件形态演变示例（此处仅展示四个维度）

引用格式：Xiaoyong Yang, Tong Wei, Xinan Li, Zhengyang Qian. Ontology-Based Knowledge Organization of Bronze Weapons From the Shang and Zhou Dynasties. Knowl. Organ. 2026, 53(1), 46922. https://doi.org/10.31083/KO46922

Review

Knowledge Organization in AI-Era Biological Sciences: A Thematic Review

AI时代生物科学领域的知识组织：一项主题综述

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摘要背景：知识组织（KO）历来被用于构建生物学知识体系，其应用范围涵盖从生物分类学到本体工程建设。随着生命科学向数据密集型领域演进，这一任务正面临日益严峻的挑战。人工智能（AI）的兴起使知识组织系统（KOSs）得以在计算工作流中承担主动角色，而不再仅作为被动的知识库。本主题综述旨在将知识组织系统置于科学范式与认识论变迁的宏观语境中，系统考察其在人工智能赋能下的生物学研究中的演进路径。

摘要结论：本研究通过整合来自图书馆情报学、科学哲学与生物系统学的理论基础，提出了知识组织分析框架（KOAF），用以从功能复杂度、系统构建自动化程度及推理能力三个维度刻画生物知识组织系统的发展脉络。对代表性实证研究的分析表明，生物知识组织系统不仅实现了语义互操作与数据整合，更进一步推动了科学假说的生成与推理机制的发展。本研究主张，高阶生物知识组织系统正日益演化为科学发现过程中的认知主体。这一转型标志着知识组织系统正通过AI与知识组织的深度融合，成为塑造科学探究方式的理论框架。未来研究需重点关注人工智能驱动的知识发现在可问责性、认知完整性及科学可信度等方面所提出的新命题。

目标论文的二维映射

引用格式：Qiaoyi Liu, Jian Qin. Knowledge Organization in AI-Era Biological Sciences: A Thematic Review. Knowl. Organ. 2026, 53(1), 46546. https://doi.org/10.31083/KO46546

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