電子商務(wù)綜合論文精品(七篇)

序論：寫(xiě)作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來(lái)了七篇電子商務(wù)綜合論文范文，愿它們成為您寫(xiě)作過(guò)程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

1.1業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)不合理，過(guò)于依賴傳統(tǒng)業(yè)務(wù)從上述中美對(duì)比分析來(lái)看，我國(guó)證券公司的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)不夠合理，過(guò)度依賴證券經(jīng)紀(jì)、自營(yíng)和承銷等傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，對(duì)于兼并收購(gòu)、財(cái)務(wù)顧問(wèn)等新興業(yè)務(wù)發(fā)展不充分。海通證券的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)、自營(yíng)業(yè)務(wù)和投資銀行三項(xiàng)占總營(yíng)業(yè)收入的68.2%，存在業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)失衡，對(duì)證券經(jīng)紀(jì)的依賴程度過(guò)高。相比較而言，高盛公司的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)則相對(duì)均衡一些，各項(xiàng)業(yè)務(wù)齊頭并進(jìn)，尤其是在資產(chǎn)管理和投資銀行方面分別占到12%，比海通證券等國(guó)內(nèi)券商高出許多。另外在投資銀行業(yè)務(wù)上，國(guó)內(nèi)券商的承銷占比較高，而高盛則在財(cái)務(wù)顧問(wèn)、承銷業(yè)務(wù)、并購(gòu)重組上取得協(xié)調(diào)發(fā)展。

1.2主營(yíng)業(yè)務(wù)相互影響大，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)不能分散證券經(jīng)紀(jì)、自營(yíng)業(yè)務(wù)和投資銀行業(yè)務(wù)之間關(guān)聯(lián)性高，容易同向波動(dòng)。當(dāng)市場(chǎng)行情好時(shí)，一級(jí)市場(chǎng)上企業(yè)融資活躍，證券公司的承銷業(yè)務(wù)好；二級(jí)市場(chǎng)交易也活躍，經(jīng)紀(jì)傭金收入也好；證券公司的自營(yíng)業(yè)務(wù)收益也相應(yīng)較好。反之，當(dāng)市場(chǎng)行情不好時(shí)，三項(xiàng)業(yè)務(wù)收入同時(shí)急劇萎縮。從海通證券近幾年?duì)I業(yè)收入和利潤(rùn)來(lái)看，營(yíng)收和利潤(rùn)受股市行情影響非常顯著，所以，我國(guó)證券公司的盈利模式受外部環(huán)境影響巨大，收益的穩(wěn)定性較差，當(dāng)市場(chǎng)行情不佳時(shí)，同時(shí)對(duì)公司的營(yíng)收和利潤(rùn)會(huì)造成較大的沖擊，導(dǎo)致企業(yè)抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)能力低。

1.3行業(yè)集中度較低，同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)激烈截至2013年底，我國(guó)115家證券公司的總資產(chǎn)為2.08萬(wàn)億元，凈資產(chǎn)為7538.55億元，我國(guó)證券公司的規(guī)模偏小，行業(yè)集中度不高，行業(yè)整體發(fā)展水平有待提升。截至2013年底，海通證券公司總資產(chǎn)為1290.18億元，凈資產(chǎn)603.11億元，均位列全國(guó)第二，而截至2011年6月30日，高盛公司的總資產(chǎn)為9,370億美元，是我國(guó)全部證券公司資產(chǎn)總額的近三倍。我國(guó)證券公司在業(yè)務(wù)創(chuàng)新上乏力，企業(yè)間同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象嚴(yán)峻，不利于市場(chǎng)的健康發(fā)展。我國(guó)證券市場(chǎng)在最近十幾年獲得了迅速發(fā)展，比如2012年滬、深兩市上市公司的數(shù)量達(dá)到2494家，相比1996年實(shí)現(xiàn)了6倍的快速增長(zhǎng)，但由于證券公司的數(shù)量和規(guī)模增長(zhǎng)，而新業(yè)務(wù)發(fā)展不足，導(dǎo)致經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和承銷業(yè)務(wù)面臨嚴(yán)重的同質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)間對(duì)于客戶資源的爭(zhēng)奪異常激烈，對(duì)于行業(yè)的穩(wěn)定和有序發(fā)展造成了一定沖擊。

1.4證券公司缺乏專業(yè)人才，服務(wù)水平有待提升證券行業(yè)發(fā)展很快，但是相應(yīng)專業(yè)的研究和服務(wù)人員則配備不足，且專業(yè)能力有較大欠缺，一方面是證券公司不能基于客戶需求有效進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，為客戶提供滿意的服務(wù)，導(dǎo)致行業(yè)對(duì)于客戶的吸引力降低；另一方面，在粗放增長(zhǎng)和人才缺乏的情況下，許多公司往往在吸引客戶開(kāi)戶入市以后，采取較為粗放式的管理，形成了繁榮的假象，并使客戶對(duì)證券行業(yè)產(chǎn)生一定的負(fù)面印象，對(duì)證券行業(yè)的長(zhǎng)期健康發(fā)展造成不利影響。

2、電子商務(wù)環(huán)境下我國(guó)證券公司業(yè)務(wù)的發(fā)展對(duì)策

近幾年電子商務(wù)的飛速發(fā)展增加了消費(fèi)者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的認(rèn)知和認(rèn)可，互聯(lián)網(wǎng)金融以其低成本、高便利、即時(shí)響應(yīng)、深度互動(dòng)等特點(diǎn)為證券業(yè)務(wù)提供了新的發(fā)展空間，在此過(guò)程中證券公司需要做出調(diào)整，積極適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境變化，積極促進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展。

2.1以互聯(lián)網(wǎng)為載體進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新，加強(qiáng)客戶溝通創(chuàng)新業(yè)務(wù)是國(guó)外證券公司提升服務(wù)能力和盈利水平的重要支撐，美國(guó)的資產(chǎn)管理、投資銀行等創(chuàng)新業(yè)務(wù)發(fā)展和傳統(tǒng)業(yè)務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展，為美國(guó)證券行業(yè)提供了廣闊的發(fā)展空間。從國(guó)外證券行業(yè)的發(fā)展歷史規(guī)律來(lái)看，隨著證券市場(chǎng)的發(fā)展和成熟，資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)需求不斷增長(zhǎng)，其在業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)中的占比會(huì)逐步提升。在今后一段時(shí)期，伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)步增長(zhǎng)，公司和家庭資產(chǎn)管理需求會(huì)不斷增長(zhǎng)，證券公司在提高投資傾向，優(yōu)化資金配置效率方面有廣闊的發(fā)展空間。為了能夠適應(yīng)這種需求，各證券公司應(yīng)加強(qiáng)研究工作，有效利用互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)高效的載體，借助于大數(shù)據(jù)分析，以互聯(lián)網(wǎng)思維做引導(dǎo)，積極探索和創(chuàng)新業(yè)務(wù)形式，推出更好契合客戶需求的各項(xiàng)增值業(yè)務(wù)，加強(qiáng)與客戶之間的溝通，為資產(chǎn)管理、證券投資咨詢以及兼并重組等新型業(yè)務(wù)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2加強(qiáng)行業(yè)整合，優(yōu)化線上線下融合布局中國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)于業(yè)務(wù)開(kāi)展有著相應(yīng)的準(zhǔn)入限制，業(yè)務(wù)開(kāi)展能力需要和資本規(guī)模相匹配。證券公司的資本規(guī)模和它的整體運(yùn)作能力，抵御風(fēng)險(xiǎn)能力有著較強(qiáng)的聯(lián)系。我國(guó)證券市場(chǎng)環(huán)境在開(kāi)放性、透明性方面不斷完善，企業(yè)要在這個(gè)環(huán)境下謀求競(jìng)爭(zhēng)力的提升，必然要涉及到如何整合資源，做大做強(qiáng)的問(wèn)題。在政府層面，對(duì)我國(guó)各行業(yè)的做大做強(qiáng)，優(yōu)化行業(yè)資源配置，適度提高行業(yè)集中度給予一定的期望。證券公司應(yīng)該積極依據(jù)政策導(dǎo)向，以市場(chǎng)需求為基礎(chǔ)，積極利用行業(yè)發(fā)展過(guò)程中的并購(gòu)重組機(jī)遇，通過(guò)資本化的運(yùn)作，增強(qiáng)證券公司的綜合實(shí)力，提高行業(yè)的集中度，打造出具有世界競(jìng)爭(zhēng)力的一批優(yōu)秀證券公司。在電子商務(wù)環(huán)境下，傳統(tǒng)的布局?jǐn)U張方式需要做出調(diào)整，不能單純注重營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的數(shù)量，而是應(yīng)該做好線上線下布局的融合，更好發(fā)揮兩者的協(xié)同優(yōu)勢(shì)，因此應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)于網(wǎng)點(diǎn)布局的統(tǒng)籌，一方面使網(wǎng)點(diǎn)的輻射能力得到強(qiáng)化，并借此彌補(bǔ)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的不足之處，另一方面加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)終端的服務(wù)能力，有效降低客戶服務(wù)成本，并實(shí)現(xiàn)高效、即時(shí)、深度、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

2.3提升網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)能力，實(shí)施差異化競(jìng)爭(zhēng)近些年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)普及率的穩(wěn)步、快速提升和智能移動(dòng)終端的快速發(fā)展，為網(wǎng)絡(luò)化業(yè)務(wù)發(fā)展提供了有利的條件?；ヂ?lián)網(wǎng)和移動(dòng)終端作為投資者重要交易形式和信息獲取渠道，將在營(yíng)銷中展現(xiàn)出更重要的價(jià)值，尤其是手機(jī)等移動(dòng)終端使企業(yè)的服務(wù)更加便捷的到達(dá)用戶。證券公司應(yīng)該不斷利用先進(jìn)的通訊技術(shù)，并注重體驗(yàn)營(yíng)銷在證券營(yíng)銷中的應(yīng)用，利用網(wǎng)絡(luò)和通訊技術(shù)提升客戶的使用體驗(yàn)，提升企業(yè)為顧客創(chuàng)造的服務(wù)價(jià)值，并借此做好客戶開(kāi)發(fā)和成交促進(jìn)工作。各證券公司應(yīng)該借助網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力，緊密結(jié)合自身?xiàng)l件，認(rèn)真籌劃如何進(jìn)行差異化戰(zhàn)略，證券公司需要針對(duì)客戶需求進(jìn)行深入研究和分析，不斷挖掘業(yè)務(wù)增長(zhǎng)空間，增強(qiáng)自身在業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)上的特色，凸顯自己的業(yè)務(wù)定位，樹(shù)立自己的業(yè)務(wù)品牌，形成各具特色的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

篇(2)

關(guān)鍵詞: 英語(yǔ)專業(yè) 本科畢業(yè)論文 網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略

英語(yǔ)專業(yè)本科畢業(yè)論文寫(xiě)作有著重要的意義,《高等學(xué)校英語(yǔ)專業(yè)英語(yǔ)教學(xué)大綱》認(rèn)為它是考查學(xué)生語(yǔ)言能力、獨(dú)立能力和創(chuàng)新能力的重要參考,“評(píng)估學(xué)業(yè)成績(jī)的一個(gè)重要方式”。[1]近年來(lái),雖然有了更多關(guān)于英語(yǔ)專業(yè)畢業(yè)論文寫(xiě)作的研究,內(nèi)容既涉及微觀的選題、摘要、主題句、語(yǔ)言和格式問(wèn)題,又涉及宏觀的現(xiàn)狀分析、論文指導(dǎo)體系和評(píng)估機(jī)制問(wèn)題。[2][3][4][5][6]然而,卻鮮有學(xué)者論及網(wǎng)絡(luò)資源的利用。這不僅與我國(guó)高校豐富的中英文電子圖書(shū)資源和全球幾千億之巨的中英文網(wǎng)頁(yè)資源明顯不協(xié)調(diào),[7][8]而且與很多本科學(xué)生的實(shí)際上網(wǎng)情況和畢業(yè)論文對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的嚴(yán)重濫用很不協(xié)調(diào)。因此,如何在畢業(yè)論文寫(xiě)作過(guò)程中預(yù)防網(wǎng)絡(luò)抄襲、合理有效地利用日益發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和日益豐富的網(wǎng)絡(luò)資源,是適應(yīng)信息時(shí)展、進(jìn)一步提高英語(yǔ)專業(yè)本科畢業(yè)論文質(zhì)量的急迫需要解決的問(wèn)題。本文擬探討如何利用豐富的中英文網(wǎng)絡(luò)資源,發(fā)揮個(gè)人網(wǎng)絡(luò)信息能力,實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文寫(xiě)作的網(wǎng)絡(luò)策略,在方便教師論文指導(dǎo)和管理的同時(shí),也方便學(xué)生更靈活地運(yùn)用自己的時(shí)間和空間,減少論文寫(xiě)作的工作量,降低論文寫(xiě)作的難度,進(jìn)而有效地提高畢業(yè)論文寫(xiě)作的效率和質(zhì)量。

一、絡(luò)寫(xiě)作策略的基本原則

結(jié)合學(xué)生的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化背景,網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略應(yīng)該遵循以下原則:(1)資金節(jié)約原則。盡量免除不必要的經(jīng)濟(jì)壓力,充分利用現(xiàn)有的個(gè)人電腦、聯(lián)網(wǎng)手機(jī)或者公共電腦的軟硬件設(shè)施,同時(shí)發(fā)揮個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)實(shí)人際關(guān)系,有效獲取所需資源。(2)時(shí)間和空間靈活利用原則。網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作的主要目的之一就是實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地上網(wǎng)就可以寫(xiě)作的構(gòu)想。(3)語(yǔ)言文化的敏感原則。首先,由于大多數(shù)電腦或者手機(jī)設(shè)備的系統(tǒng)都使用中文軟件,因此為了在搜索英文信息時(shí)不受中文信息的干擾,需要把網(wǎng)頁(yè)瀏覽器的語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行調(diào)整,并且把國(guó)外搜索引擎的偏好和指令語(yǔ)言都改為英語(yǔ)。其次,英語(yǔ)論文與中文論文有較大的區(qū)別,在寫(xiě)作過(guò)程中要盡量避免漢語(yǔ)語(yǔ)言文化的負(fù)遷移。(4)遵守國(guó)家的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)法律法規(guī)。

同時(shí),雖然畢業(yè)論文的長(zhǎng)度、語(yǔ)言、結(jié)構(gòu)、格式和內(nèi)容都是對(duì)本科學(xué)生嚴(yán)肅的挑戰(zhàn),但英美國(guó)家長(zhǎng)期的學(xué)術(shù)傳統(tǒng)和相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)資源的豐富已經(jīng)能夠在較大程度上解決很多問(wèn)題。所以在寫(xiě)作過(guò)程中學(xué)生要對(duì)自己的信息需求保持敏感,遵守信息素質(zhì)原則,在實(shí)際行動(dòng)中貫徹信息獲取、評(píng)價(jià)、整理和合理利用的基本步驟,挖掘并發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)勢(shì),自主解決論文寫(xiě)作中的諸多問(wèn)題。

二、畢業(yè)論文的網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)資源和畢業(yè)論文寫(xiě)作過(guò)程的特征,網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略的成分包括:硬件環(huán)境、軟件環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)和畢業(yè)論文的相關(guān)知識(shí)、信息處理、寫(xiě)作模板和樣本、語(yǔ)言工具、通訊工具、論文修改工具和反抄襲檢查。

網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作的硬件環(huán)境由能夠進(jìn)行上網(wǎng)服務(wù)的手機(jī)和電腦構(gòu)成。公共網(wǎng)吧和學(xué)校的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)中心不存在這方面的問(wèn)題。但是,如果辦理個(gè)人手機(jī)或者電腦上網(wǎng)業(yè)務(wù),就要認(rèn)真閱讀產(chǎn)品說(shuō)明書(shū),確認(rèn)自己的手機(jī)或者電腦具備所需要的無(wú)線或者有線硬件配置;而且,無(wú)線服務(wù)的覆蓋范圍要能夠滿足自己的個(gè)人需要?？偟膩?lái)說(shuō),近幾年的手提電腦和2009年上市的手機(jī)終端通常都支持高速無(wú)線上網(wǎng)服務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作的軟件環(huán)境包括瀏覽器軟件、文檔閱讀和編輯軟件、文檔轉(zhuǎn)換軟件,以及文檔存儲(chǔ)服務(wù)幾個(gè)方面。很多電腦上網(wǎng)瀏覽軟件(如Internet Explorer,Google Chrome)都有相應(yīng)的手機(jī)版瀏覽軟件,但更常用的手機(jī)瀏覽器卻是Opera,UCWEB和GO。在通過(guò)設(shè)置正確的上網(wǎng)方式后,手機(jī)和電腦就能利用瀏覽器使用大多數(shù)共同資源了。網(wǎng)絡(luò)上有較多優(yōu)秀的在線free word processors,不需要在電腦或者手機(jī)上安裝。使用方便而功能又幾乎能與Microsoft Word媲美的當(dāng)屬Google Documents。用戶通過(guò)聯(lián)網(wǎng)手機(jī)或者電腦在獲得免費(fèi)Gmail賬戶后即可進(jìn)入自己的文檔空間,創(chuàng)建文件并進(jìn)行編輯和儲(chǔ)存,安全性能較高。其它所涉及的軟件主要依據(jù)資料的文檔類型而定,但通常是.doc,.ppt,.xls文件,這些都能上傳到Google Docs打開(kāi)或編輯;對(duì)于.caj,.kdh,.pdf,.省略、搜搜問(wèn)問(wèn))、電子商務(wù)(如淘寶網(wǎng)店)、電子圖書(shū)館、個(gè)人社會(huì)關(guān)系獲取或者傳遞所需的電子資源。把握所需信息必須了解的程度,適可而止,同時(shí)也要明確不同信息的所需類型(網(wǎng)絡(luò)工具書(shū)、普通網(wǎng)絡(luò)文本、網(wǎng)絡(luò)圖書(shū)、電子學(xué)術(shù)期刊、圖片資料、視頻資料、音頻資料、軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)等),以便于利用搜索引擎的不同功能或者專門搜索引擎進(jìn)行比較準(zhǔn)確的查找,或者便于確定在廣域網(wǎng)還是學(xué)校電子圖書(shū)館查找。信息的評(píng)價(jià)是指通過(guò)閱讀所獲信息、比較同類資源、查詢作者背景、查看網(wǎng)站域名和信息組織方式等,篩選獲得的信息。通常,如果信息者沒(méi)有學(xué)術(shù)或者高校工作背景,可以查看網(wǎng)站是否屬于.edu,.gov.省略網(wǎng)域來(lái)作出初步評(píng)估。信息的整理是指通過(guò)summarizing,synthesizing,paraphrasing,quoting,highlighting和commenting等方式進(jìn)行處理,利用眾多的免費(fèi)在線軟件服務(wù),對(duì)過(guò)濾后的信息作用進(jìn)行評(píng)價(jià)和標(biāo)識(shí),并通過(guò)超鏈接等方式把它們整合到自己的寫(xiě)作計(jì)劃中。信息的使用是指合理合法地使用資源,尊重信息者的使用協(xié)議,遵循APA,MLA或者CMS等文獻(xiàn)使用的學(xué)術(shù)道德規(guī)范。

絡(luò)寫(xiě)作過(guò)程中還有一些標(biāo)準(zhǔn)模板和自動(dòng)程序可以使用;常用的有論文寫(xiě)作模板和文獻(xiàn)引用的自動(dòng)生成程序。很多美國(guó)大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)都有MLA,APA或者CMS格式的論文寫(xiě)作模板(template)可以下載,寫(xiě)作者只需要在相應(yīng)版塊寫(xiě)入相應(yīng)內(nèi)容即可。但選用的時(shí)候要注意模板所對(duì)應(yīng)的論文格式印刷版本,以避免信息陳舊問(wèn)題。而論文文獻(xiàn)格式的自動(dòng)生成程序(bibliography generator)則可以幫助解決復(fù)雜的引用規(guī)范問(wèn)題。使得文內(nèi)引用(in-text citation)、腳注和尾注(footnote and endnote),以及文后的書(shū)目制作輕而易舉就能完成。在眾多的相關(guān)程序中,綜合性和信度都比較高的是Son of Citation Machine;它包括了主要文獻(xiàn)格式和主要文獻(xiàn)類型的引用格式,也及時(shí)更新了文獻(xiàn)格式的版本,是網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作的可靠資源之一。

論文寫(xiě)作過(guò)程中的信息溝通主要是和指導(dǎo)老師的充分交流,和同學(xué)的必要交流,以及和虛擬社區(qū)相關(guān)人士的有限交流。與指導(dǎo)老師交流的目的是為了提高論文整體質(zhì)量和按時(shí)完成畢業(yè)論文,可以通過(guò)手機(jī)或者電腦的電子郵件或者實(shí)時(shí)通訊軟件(communication software)實(shí)現(xiàn);和同學(xué)交流主要是為了獲取或者交流信息,也可以通過(guò)手機(jī)或者電腦的電子郵件或者實(shí)時(shí)通訊軟件實(shí)現(xiàn);和虛擬社區(qū)相關(guān)人士的交流主要是為了在保證信息安全的情況下獲取所需信息,主要通過(guò)社區(qū)群組(groups,communities,forums)和電子郵件來(lái)實(shí)現(xiàn)。

利用網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作本科畢業(yè)論文可以比較有效地防止網(wǎng)絡(luò)抄襲行為,包括表層網(wǎng)絡(luò)抄襲、深層網(wǎng)絡(luò)抄襲和網(wǎng)絡(luò)兜售的論文。表層網(wǎng)絡(luò)抄襲是指抄襲不需要提交用戶信息就可以檢索到的網(wǎng)頁(yè)資源,付費(fèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)資源不在此列。除了把學(xué)生論文的可疑部分或者關(guān)鍵部分的關(guān)鍵詞放到通用搜索引擎中搜索以外,還可以使用在線的文獻(xiàn)抄襲檢測(cè)系統(tǒng)(plagiarism checker/detector/scanner)發(fā)現(xiàn)這種行為,譬如EVE2和Viper Anti-plagiarism Scanner。深層網(wǎng)絡(luò)抄襲主要是指抄襲數(shù)據(jù)庫(kù)資源。檢測(cè)這種行為可以分為兩種策略:一是關(guān)鍵詞搜索:先把論文的可疑部分或者關(guān)鍵部分通過(guò)國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)庫(kù)專用搜索引擎進(jìn)行檢索;在檢測(cè)到抄襲行為的情況下,如果可能,還可以把相應(yīng)的論文下載到本地計(jì)算機(jī),通過(guò)文件對(duì)比軟件(file comparison software)確定抄襲的比率(如弗吉尼亞大學(xué)的免費(fèi)軟件WCopyfind);二是購(gòu)買以數(shù)據(jù)庫(kù)為主的反抄襲服務(wù),如CheckForPlagiarism和CNKI英文檢測(cè)系統(tǒng)。由于學(xué)生提交的稿件都是電子文檔,指導(dǎo)老師可以較早地把學(xué)生的論文上傳到在線檢測(cè)系統(tǒng),及時(shí)阻止網(wǎng)絡(luò)抄襲行為。隨著高等教育的發(fā)展,國(guó)內(nèi)的論文作坊也不計(jì)其數(shù),英語(yǔ)專業(yè)本科論文價(jià)格也依據(jù)性質(zhì)的不同而價(jià)格各異。通常,他們數(shù)據(jù)庫(kù)中的論文價(jià)格在300元人民幣左右,而“原創(chuàng)性”的論文則需要1000元以上。在一般情況下,通過(guò)在本地計(jì)算機(jī)或者手機(jī)上查看文檔屬性或者高級(jí)屬性就可以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。如果結(jié)合論文寫(xiě)作過(guò)程管理(包括對(duì)選題、提綱、原始資料及論文稿件版本的審查),論文作弊的成本就會(huì)大大增加。通過(guò)查看電子文檔屬性、對(duì)比不同的電子文檔版本、跟蹤學(xué)生的論文修改情況,只是簡(jiǎn)單地點(diǎn)幾個(gè)鍵,買方和賣方就會(huì)面臨很大的信用風(fēng)險(xiǎn)。這些措施可以在相當(dāng)程度上規(guī)避不誠(chéng)實(shí)行為。

三、結(jié)語(yǔ)

手機(jī)或者電腦網(wǎng)絡(luò)積聚了豐富的信息資源、提供了發(fā)達(dá)的通訊功能;英語(yǔ)專業(yè)本科畢業(yè)論文的網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作已經(jīng)具備了比較成熟的條件。論文過(guò)程所涉及的選題、提綱撰寫(xiě)、資料收集、稿件寫(xiě)作、問(wèn)題咨詢、指導(dǎo)和管理等環(huán)節(jié)都可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)軟硬件資源來(lái)完成。相對(duì)于傳統(tǒng)的論文寫(xiě)作方法,網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略具有諸多的獨(dú)特作用。它首先賦予了論文寫(xiě)作更靈活的時(shí)間和地點(diǎn),比較適合當(dāng)前教學(xué)和科研任務(wù)繁重的英語(yǔ)教師及四處奔波的大四學(xué)生。其次,網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略延伸了論文指導(dǎo)老師的內(nèi)涵,網(wǎng)絡(luò)上千千萬(wàn)萬(wàn)的信息提供者都或多或少充當(dāng)了這個(gè)角色,大大減輕了師生雙方的壓力。再次,老師可以從以往語(yǔ)言或者格式等繁瑣問(wèn)題中抽身出來(lái),更多地從寫(xiě)作過(guò)程的簡(jiǎn)便性、結(jié)構(gòu)的合理性、內(nèi)容的思想性等方面給學(xué)生提供建議,幫助學(xué)生自主解決畢業(yè)論文寫(xiě)作中的諸多問(wèn)題。最后,網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略還能夠有效利用網(wǎng)絡(luò)資源阻止泛濫的學(xué)術(shù)不端行為,培養(yǎng)學(xué)術(shù)誠(chéng)信。

但在網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略實(shí)施過(guò)程中,我們可能遇到的兩個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題是:(1)由于資金等因素影響,有的優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)資源可能不穩(wěn)定,間歇或者長(zhǎng)期不可獲取;(2)由于信息太多或者太少而茫然不知所措。對(duì)于前者,需要保持比較靈活的資源使用態(tài)度,善于尋找替代資源。而資源太多時(shí)則要增加限制條件,利用高級(jí)搜索功能縮小范圍;在資源缺乏時(shí)則要減少限制條件或者更改搜索關(guān)鍵詞,尋找另外的解決辦法?？傊?日益豐富的信息存在于不可見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)上,只要能合理有效地利用網(wǎng)絡(luò)資源,就可以把畢業(yè)論文的網(wǎng)絡(luò)寫(xiě)作策略發(fā)揮好,從而有效提高畢業(yè)論文寫(xiě)作的效率和質(zhì)量。

參考文獻(xiàn):

[1]高等學(xué)校外語(yǔ)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)英語(yǔ)組.高等學(xué)校英語(yǔ)專業(yè)英語(yǔ)教學(xué)大綱[S].上海:上海外語(yǔ)教育出版社,2000.

[2]穆鳳英.英語(yǔ)專業(yè)本科生畢業(yè)論文的調(diào)查與思考[J].徐州師范大學(xué)學(xué)報(bào),2001.27(4):138-142.

[3]孫文抗.英語(yǔ)專業(yè)學(xué)士論文寫(xiě)作現(xiàn)狀分析[J].外語(yǔ)界,2004,101(3):59-64.

[4]顏靜蘭,倪薇.英語(yǔ)專業(yè)畢業(yè)論文規(guī)范操作思考[J].外國(guó)語(yǔ)言文學(xué),2005,86(4):259-263.

[5]王崇義.加強(qiáng)畢業(yè)論文指導(dǎo),提升學(xué)生素質(zhì)[J].外語(yǔ)教學(xué),2004,25(6):73-76.

[6]陳,薛榮.英語(yǔ)專業(yè)本科畢業(yè)論文質(zhì)量監(jiān)控體系構(gòu)建與實(shí)踐[J].重慶科技學(xué)院學(xué)報(bào),2008.05:204-205.

[7]魏志玲.西部師范院校圖書(shū)館電子資源建設(shè)研究[J].內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報(bào),2009,22(9):152-154.

篇(3)

關(guān)鍵詞：中醫(yī)藥 知識(shí)工程 知識(shí)庫(kù) 知識(shí)獲取 知識(shí)發(fā)現(xiàn)

分類號(hào)：TP182

引用格式：于彤. 中醫(yī)藥知識(shí)工程的理論體系構(gòu)建和關(guān)鍵技術(shù)分析[J/OL]. 知識(shí)管理論壇， 2016， 1（5）： 336-343[引用日期]. http：///p/1/56/.

1 引言

中醫(yī)藥是中華民族的文化瑰寶，無(wú)論作為文化遺產(chǎn)還是作為醫(yī)學(xué)資源，都理應(yīng)得到保護(hù)和傳承。對(duì)中醫(yī)藥理論知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)、詮釋與研究，是中醫(yī)藥傳承的一項(xiàng)核心任務(wù)。知識(shí)工程（knowledge engineering）為中醫(yī)藥知識(shí)的組織、存儲(chǔ)、處理和利用提供了必要的理論、方法和工具，在中醫(yī)藥領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景[1-2]。

知識(shí)工程是隨著信息革命而出現(xiàn)的一種新興的知識(shí)管理和知識(shí)創(chuàng)造手段。知識(shí)工程源于人工智能領(lǐng)域，其最初的目標(biāo)是構(gòu)建基于知識(shí)的系統(tǒng)（或稱專家系統(tǒng)）[1，3]。為了構(gòu)建基于知識(shí)的系統(tǒng)，需要獲取足夠的專業(yè)知識(shí)，并將這些知識(shí)表示為計(jì)算機(jī)可以理解的形式，以支持自動(dòng)推理和問(wèn)題求解[3]。因此，知識(shí)獲取、知識(shí)表示以及知識(shí)運(yùn)用成為知識(shí)工程領(lǐng)域研究的主要問(wèn)題。隨著知識(shí)工程在知識(shí)管理中應(yīng)用的不斷深入，知識(shí)工程的研究范疇從知識(shí)庫(kù)和專家系統(tǒng)，擴(kuò)展到自由文本、半結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和多媒體內(nèi)容的處理。時(shí)至今日，知識(shí)工程已發(fā)展為涉及知識(shí)表示與推理[4]、語(yǔ)義網(wǎng)[5-6]和數(shù)據(jù)挖掘[7]等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的交叉學(xué)科，在電子科學(xué)、電子商務(wù)和電子政務(wù)等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

知識(shí)工程在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用起源于20世紀(jì)70年代。當(dāng)代著名中醫(yī)學(xué)家關(guān)幼波與計(jì)算機(jī)專家合作，于1979年研制了首個(gè)實(shí)用的中醫(yī)專家系統(tǒng)DD中醫(yī)關(guān)幼波診療肝病的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它在臨床應(yīng)用中取得良好效果[8]。此后，全國(guó)興起了一股中醫(yī)專家系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用的熱潮[9]，知識(shí)工程作為專家系統(tǒng)的支撐技術(shù)也得到了中醫(yī)界的重視。近30年來(lái)，中醫(yī)藥工作者采用知識(shí)工程方法對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識(shí)遺產(chǎn)進(jìn)行廣泛采集和永久保存，建成了大量的知識(shí)資源和智能系統(tǒng)，為中醫(yī)藥知識(shí)創(chuàng)新提供了有力的支持[10]。為此，本文對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)工程進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)和綜合論述，分析存在的問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)，為相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者和知識(shí)工程師提供參考。

2 中醫(yī)藥知識(shí)工程的概念

中醫(yī)藥知識(shí)工程是指將中醫(yī)藥知識(shí)整合存入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，以使計(jì)算機(jī)能夠利用這些知識(shí)來(lái)解決中醫(yī)藥領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題的工程學(xué)科[1-2]。旨在實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥知識(shí)的“計(jì)算機(jī)化”，并將計(jì)算機(jī)技術(shù)融入中醫(yī)藥知識(shí)的收集、挖掘、整理、更新、傳播及轉(zhuǎn)化等環(huán)節(jié)，從而豐富和完善中醫(yī)藥知識(shí)體系，提升中醫(yī)信息系統(tǒng)的智能水平。之所以稱之為一項(xiàng)“工程”，是因?yàn)檫@項(xiàng)工作涉及系統(tǒng)性的方法、大規(guī)模的協(xié)作、嚴(yán)密的流程以及復(fù)雜的產(chǎn)品（本體、知識(shí)庫(kù)、專家系統(tǒng)等），這些都是系統(tǒng)工程的顯著特征。

中醫(yī)藥知識(shí)來(lái)自中醫(yī)專家的頭腦，以及書(shū)籍、論文、病案等各種專業(yè)資料。為使中醫(yī)藥知識(shí)“計(jì)算機(jī)化”，需要從各種知識(shí)源中廣泛獲取知識(shí)，將知識(shí)進(jìn)行編碼并錄入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；還要按照一定的結(jié)構(gòu)和方案對(duì)知識(shí)進(jìn)行組織和存儲(chǔ)；最終實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等各種計(jì)算機(jī)應(yīng)用。中醫(yī)藥知識(shí)工程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括中醫(yī)藥知識(shí)表示方法的研究、中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)的獲取、中醫(yī)藥知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的構(gòu)建、中醫(yī)藥知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究以及中醫(yī)藥智能系統(tǒng)（如臨床決策支持系統(tǒng)）的研發(fā)等。

中醫(yī)藥知識(shí)工程是中醫(yī)藥與信息科學(xué)（包括人工智能）相結(jié)合的產(chǎn)物，是多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域。它也是中醫(yī)藥知識(shí)管理的一項(xiàng)關(guān)鍵支撐技術(shù)，有助于實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥知識(shí)管理與服務(wù)模式的創(chuàng)新。

3 中醫(yī)藥知識(shí)工程的意義

中醫(yī)藥知識(shí)工程有利于開(kāi)拓臨床思路，支持臨床決策，研究中醫(yī)理論，豐富教學(xué)內(nèi)容，指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)研究，促進(jìn)中醫(yī)藥知識(shí)傳承與創(chuàng)新[1-2]。具體而言，中醫(yī)藥知識(shí)工程可在以下三大方面發(fā)揮積極作用。

3.1 梳理知識(shí)體系，保護(hù)知識(shí)遺產(chǎn)

中醫(yī)藥知識(shí)遺產(chǎn)具有很高的科學(xué)和文化價(jià)值，但其知識(shí)體系尚存在模糊籠統(tǒng)之處。只有對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)遺產(chǎn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理，去蕪存菁，才能凸顯中醫(yī)藥知識(shí)的精華之處。使用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、描述邏輯等知識(shí)表示方法，能夠精確描述中醫(yī)思維邏輯，建立數(shù)字化的中醫(yī)藥知識(shí)體系，這對(duì)中醫(yī)藥學(xué)科發(fā)展具有十分重要的意義。

3.2 促進(jìn)知識(shí)傳承，加速人才培養(yǎng)

中醫(yī)傳承的核心問(wèn)題是如何將中醫(yī)名家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成普遍的知識(shí)，從而培養(yǎng)更多經(jīng)驗(yàn)豐富的名醫(yī)，提升中醫(yī)界的整體水平。中醫(yī)藥知識(shí)工程旨在系統(tǒng)總結(jié)前人經(jīng)驗(yàn)，將歷代醫(yī)家的智慧結(jié)晶轉(zhuǎn)化為全面、系統(tǒng)的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，研發(fā)中醫(yī)輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以提升初學(xué)者的學(xué)習(xí)效率，促M(fèi)專業(yè)醫(yī)師之間的交流，從而突破中醫(yī)傳承的瓶頸。

3.3 發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，促進(jìn)學(xué)科發(fā)展

通過(guò)實(shí)施中醫(yī)藥知識(shí)工程，可對(duì)中醫(yī)藥信息化過(guò)程中積累的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘，建立跨越年代、流派、學(xué)說(shuō)和病證的整體性知識(shí)模型，從而加深我們對(duì)中醫(yī)辨證論治規(guī)律的認(rèn)識(shí)，使中醫(yī)藥領(lǐng)域兩千多年來(lái)積累的知識(shí)遺產(chǎn)得到有效整理和挖掘。

4 中醫(yī)藥知識(shí)工程的理論體系構(gòu)建

中醫(yī)藥知識(shí)工程研究的核心任務(wù)是利用信息科學(xué)的理論和方法，對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)體系的全部?jī)?nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)梳理和準(zhǔn)確表達(dá)。可以說(shuō)，中醫(yī)藥知識(shí)工程所研究和處理的核心對(duì)象就是中醫(yī)藥知識(shí)體系。兩千多年以前的《黃帝內(nèi)經(jīng)》奠定了中醫(yī)學(xué)的理論基礎(chǔ)；經(jīng)過(guò)兩千年的發(fā)展，至今已經(jīng)形成了一個(gè)以中國(guó)古代哲學(xué)為基礎(chǔ)，以中醫(yī)藥學(xué)理論為架構(gòu)，以臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為主體的知識(shí)體系[2]。

中醫(yī)藥知識(shí)體系有其自身特點(diǎn)和復(fù)雜性，對(duì)知識(shí)工程技術(shù)產(chǎn)生了獨(dú)特的需求。中醫(yī)特色的思想方法、含義模糊的中醫(yī)概念以及中醫(yī)專家的隱性知識(shí)都對(duì)知識(shí)表達(dá)、知識(shí)獲取和知識(shí)利用產(chǎn)生重大影響和制約。因此，面向西醫(yī)等其他領(lǐng)域的知識(shí)工程方法并不完全適用于中醫(yī)藥領(lǐng)域。中醫(yī)藥知識(shí)工程領(lǐng)域迫切需要一套符合自身特點(diǎn)的理論和方法，從而有效處理中醫(yī)藥知識(shí)的模糊性和復(fù)雜性，支持標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)體系的建設(shè)。因此，有必要對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)工程的理論思想進(jìn)行深入研究和系統(tǒng)總結(jié)，從而指導(dǎo)中醫(yī)藥知識(shí)的建模、獲取、組織、存儲(chǔ)、共享與服務(wù)等一系列工程實(shí)踐活動(dòng)。建立中醫(yī)藥知識(shí)工程的理論體系是一項(xiàng)繁重、長(zhǎng)期的工作。本文主要圍繞思維模擬、知識(shí)表示、知識(shí)獲取、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等4個(gè)主要方面，對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)工程的理論思想、研究熱點(diǎn)以及核心概念意涵進(jìn)行簡(jiǎn)要論述，為今后的理論研究工作提供參考。

4.1 中醫(yī)思維模擬研究

中醫(yī)思維模擬是指在對(duì)中醫(yī)思維進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)中醫(yī)的思維過(guò)程進(jìn)行模擬，從而完成計(jì)算機(jī)輔助診療等復(fù)雜任務(wù)。中醫(yī)深受中華傳統(tǒng)哲學(xué)和文化的影響，產(chǎn)生了獨(dú)特的思想方法和思維模式，包括“天人合一”“取象比類”以及“辨證論治”等等。中醫(yī)藥知識(shí)體系是中醫(yī)思S的直接產(chǎn)物。開(kāi)展中醫(yī)藥知識(shí)工程研究，首先需要深入理解中醫(yī)的核心思維模式。

中醫(yī)思維是一個(gè)復(fù)雜的思維過(guò)程，具有形象性、模糊性和整體性等特點(diǎn)，需要針對(duì)這些特點(diǎn)提出創(chuàng)新性的思維模擬方法。例如，“取象比類”是貫穿中醫(yī)知識(shí)體系的思維模式，與中醫(yī)其他的思想方法共同構(gòu)成了中醫(yī)“象思維”。在中醫(yī)藥知識(shí)工程領(lǐng)域，需要追溯中醫(yī)“象思維”的思想源流，并采用認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科方法對(duì)其進(jìn)行分析，據(jù)此提出與之相適應(yīng)的計(jì)算機(jī)模擬方法[11]。又如，中醫(yī)辨證思維是一個(gè)涉及分析、綜合、推理、歸類、鑒別的復(fù)雜思維過(guò)程，需要將中醫(yī)辨證理論與實(shí)際的病案結(jié)合起來(lái)進(jìn)行分析，總結(jié)中醫(yī)辨證思維的規(guī)律，從而建立合理、準(zhǔn)確的中醫(yī)辨證計(jì)算模型[12]。思維模擬研究在中醫(yī)臨床診療等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。但首先需要在臨床實(shí)踐中對(duì)計(jì)算機(jī)建立的中醫(yī)思維模型加以檢驗(yàn)，以驗(yàn)證其準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

4.2 中醫(yī)藥知識(shí)表示研究

知識(shí)表示（knowledge representation）是指通過(guò)某種方案、數(shù)據(jù)格式或語(yǔ)言，將領(lǐng)域知識(shí)表達(dá)為計(jì)算機(jī)可直接處理的數(shù)據(jù)。知識(shí)表示處于知識(shí)工程的中心地位，它既是知識(shí)獲取的基礎(chǔ)，又是知識(shí)存儲(chǔ)和運(yùn)用的前提。為實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)的系統(tǒng)，必須將領(lǐng)域知識(shí)表示為某種計(jì)算機(jī)可處理的形式，并錄入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中去，存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)之中。知識(shí)表示的合理性直接決定知識(shí)處理的效率，對(duì)知識(shí)獲取和應(yīng)用的效果也有很大的影響。

廣義上，知識(shí)表示的目標(biāo)就是實(shí)現(xiàn)人類知識(shí)的顯性化、機(jī)讀化和結(jié)構(gòu)化，從而支持自動(dòng)推理，知識(shí)檢索和知識(shí)發(fā)現(xiàn)等應(yīng)用。知識(shí)表示方法有很多種，包括狀態(tài)空間、謂詞邏輯、框架、產(chǎn)生式、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、與或圖、Petri網(wǎng)等。這些方法適用于表示不同類型的知識(shí)，從而被用于各種不同的應(yīng)用領(lǐng)域。如何選取或提出合理的知識(shí)表示方法，用最恰當(dāng)?shù)男问絹?lái)表示中醫(yī)證候、中藥、針灸、溫病、養(yǎng)生等各方面的知識(shí)，是中醫(yī)藥知識(shí)表示研究的重點(diǎn)問(wèn)題。

目前，知識(shí)工程領(lǐng)域的一種主流觀點(diǎn)是將建立一個(gè)知識(shí)系統(tǒng)的過(guò)程視為一種“建?！被顒?dòng)。知識(shí)建模（knowledge modeling）是指采用某種計(jì)算機(jī)方法構(gòu)建一個(gè)“知識(shí)模型”，它在特定領(lǐng)域中能像專家那樣解決問(wèn)題。其本質(zhì)是通過(guò)模型來(lái)表示知識(shí)，因此屬于一種形式化的知識(shí)表示方法。近年來(lái)，采用本體等技術(shù)建立知識(shí)模型，已成為中醫(yī)藥知識(shí)分析的一種常用手段，也是中醫(yī)藥知識(shí)表示研究的一個(gè)主要方向[13-14]。

4.3 中醫(yī)藥知識(shí)獲取研究

知識(shí)獲取（knowledge acquisition）是指從專門的知識(shí)源中全面、系統(tǒng)地獲取知識(shí)，并將其轉(zhuǎn)換為某種計(jì)算機(jī)可處理的形式（如程序、規(guī)則、本體等）[15-16]。這里的知識(shí)源可以是人類專家，也可以是案例、教科書(shū)、論文、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)站等知識(shí)載體。一般情況下，知識(shí)獲取需要由“知識(shí)工程師（knowledge engineer）”與領(lǐng)域?qū)＜遗浜?，共同?lái)完成工作。知識(shí)工程師的任務(wù)是幫助領(lǐng)域?qū)＜壹せ铍[性知識(shí)，完成知識(shí)的轉(zhuǎn)換，建立基于知識(shí)的系統(tǒng)。

知識(shí)工程的一個(gè)典型場(chǎng)景是：一組知識(shí)工程師找到并訪問(wèn)特定領(lǐng)域的專家，聽(tīng)取專家的介紹，記錄專家的經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)并將其表達(dá)為計(jì)算機(jī)可處理的形式，存入知識(shí)庫(kù)中。將知識(shí)庫(kù)與推理引擎結(jié)合起來(lái)，也就構(gòu)成了一個(gè)新的專家系統(tǒng)。知識(shí)獲取也必然涉及知識(shí)驗(yàn)證的問(wèn)題：知識(shí)工程師需要對(duì)知識(shí)進(jìn)行評(píng)審和驗(yàn)證，以確保知識(shí)的準(zhǔn)確性。

知識(shí)獲取是任何知識(shí)管理和知識(shí)工程的基礎(chǔ)性工作。在中醫(yī)藥領(lǐng)域，知名老中醫(yī)的經(jīng)驗(yàn)和古籍文獻(xiàn)占有重要地位，是知識(shí)獲取的重點(diǎn)對(duì)象。一方面，知名老中醫(yī)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的獲取，是中醫(yī)藥知識(shí)獲取的重要環(huán)節(jié)。它屬于專家認(rèn)知獲取的范疇，也就是將專家頭腦中隱含的知識(shí)轉(zhuǎn)換為某種形式的顯性知識(shí)的過(guò)程。另一方面，中醫(yī)藥領(lǐng)域產(chǎn)生了海量的古籍文獻(xiàn)。古籍?dāng)?shù)字化對(duì)于中醫(yī)藥信息的快捷傳播和永久保存具有重要意義。如何從數(shù)字化的古籍文本中有效提取中醫(yī)藥知識(shí)，則是知識(shí)工程所關(guān)注的問(wèn)題。無(wú)論是通過(guò)專家訪談等方法獲取領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和實(shí)踐方法，還是查閱大量文獻(xiàn)搜集領(lǐng)域知識(shí)，都是復(fù)雜的、繁瑣的工作，且多數(shù)情況下只能通過(guò)人工方法完成。因此，知識(shí)獲取是中醫(yī)藥知識(shí)工程領(lǐng)域中面臨的關(guān)鍵瓶頸[16]。如何突破“知識(shí)獲取”瓶頸，也就成為知識(shí)工程研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。

4.4 中醫(yī)藥知識(shí)運(yùn)用研究

知識(shí)運(yùn)用是指將領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)以及機(jī)器推理、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等技術(shù)運(yùn)用于科研、臨床、教學(xué)等領(lǐng)域，輔助中醫(yī)藥工作者解決復(fù)雜問(wèn)題并提升工作效率。知識(shí)工程在中醫(yī)藥領(lǐng)域的具體應(yīng)用包括：四診客觀化研究、中醫(yī)辨證規(guī)范化研究、方劑量效關(guān)系分析、中藥新藥發(fā)現(xiàn)、中醫(yī)臨床診療、中醫(yī)教學(xué)等等。為使知識(shí)工程的成果產(chǎn)生社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)中醫(yī)藥知識(shí)創(chuàng)新和學(xué)科發(fā)展，必須研究如何運(yùn)用知識(shí)的問(wèn)題。知識(shí)工程學(xué)不能逐一研究具體應(yīng)用的過(guò)程或方法，而是研究在各種應(yīng)用中都可能用到的共性方法，包括知識(shí)推理、知識(shí)搜索、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)服務(wù)等。

傳統(tǒng)上知識(shí)運(yùn)用研究的一個(gè)中心問(wèn)題是如何構(gòu)建專家系y。中醫(yī)專家系統(tǒng)是指用計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)來(lái)模擬著名老中醫(yī)診療病人的臨床經(jīng)驗(yàn)，從而使該軟件具有專家診治病人的水平[8]。如前文所述，隨著“中醫(yī)關(guān)幼波診療肝病的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”的出現(xiàn)，全國(guó)興起了一股研發(fā)中醫(yī)專家系統(tǒng)的熱潮。據(jù)陸志平等[9] 估計(jì)，中醫(yī)專家系統(tǒng)已不下300個(gè)，并遍及中醫(yī)的內(nèi)、外、婦、兒、五官以及針灸等各科。專家系統(tǒng)能對(duì)中醫(yī)四診信息進(jìn)行處理和解釋，并產(chǎn)生臨床推薦意見(jiàn)和臨床警示，可用于輔助職業(yè)醫(yī)師進(jìn)行臨床決策。該系統(tǒng)的構(gòu)建涉及知識(shí)獲取、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)推理、知識(shí)搜索等多方面的理論和方法學(xué)研究。

自20世紀(jì)90年代開(kāi)始，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的普及以及數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容的不斷積累，使業(yè)務(wù)人員產(chǎn)生了從數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘知識(shí)的愿望。為此，學(xué)者們將數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)技術(shù)相互融合，產(chǎn)生了知識(shí)發(fā)現(xiàn)這一交叉學(xué)科[17]。知識(shí)發(fā)現(xiàn)（knowledge discovery in database，KDD），可被理解為“數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)”。近年來(lái)，中醫(yī)團(tuán)體探索將各種KDD方法應(yīng)用于中醫(yī)藥領(lǐng)域。KDD被用于研究方劑配伍規(guī)律[18]，輔助中醫(yī)開(kāi)具中藥處方[19]，解釋中醫(yī)證候的本質(zhì)[20-21]，以及輔助基于中醫(yī)藥的新藥研發(fā)[22]，都取得了良好的效果。KDD作為中醫(yī)藥知識(shí)分析和科研創(chuàng)新的一種新方法，也成為中醫(yī)藥知識(shí)運(yùn)用研究的一個(gè)熱點(diǎn)。

5 中醫(yī)藥知識(shí)工程的關(guān)鍵技術(shù)分析

中醫(yī)藥知識(shí)工程將本體（ontology）、文本挖掘（text mining）、語(yǔ)義網(wǎng)（semantic Web）等多種信息技術(shù)與中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合，以促進(jìn)中醫(yī)藥知識(shí)的創(chuàng)造、管理和運(yùn)用。在下文中，圍繞知識(shí)建模、知識(shí)獲取、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等4個(gè)主要方面，對(duì)中醫(yī)藥知識(shí)工程中涉及的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行具體分析。

5.1 中醫(yī)藥知識(shí)建模技術(shù)

知識(shí)建模是將領(lǐng)域知識(shí)表達(dá)為計(jì)算機(jī)可處理模型（即知識(shí)模型）的過(guò)程，它是知識(shí)工程的基礎(chǔ)。中醫(yī)藥知識(shí)體系與中華傳統(tǒng)文化息息相關(guān)，具有鮮明的文化和語(yǔ)言特色，這決定了中醫(yī)藥知識(shí)建模的獨(dú)特性。歷代中醫(yī)普遍采用“取向比類”等形象思維方法，中醫(yī)藥概念之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，中醫(yī)文獻(xiàn)中包含大量古漢語(yǔ)成分，這些因素導(dǎo)致中醫(yī)藥知識(shí)難于精確描述和定量刻畫(huà)。需要對(duì)知識(shí)建模的方法和技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，并研究出一套符合中醫(yī)藥特點(diǎn)的知識(shí)建?？蚣?，以支持中醫(yī)藥知識(shí)工程的實(shí)施以及知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的建設(shè)。

知識(shí)建模技術(shù)有很多種，技術(shù)人員所熟知的統(tǒng)一建模語(yǔ)言（UML）和實(shí)體關(guān)系模型（ER模型）都屬于知識(shí)模型。本體是1990年代出現(xiàn)的知識(shí)建模方法，其核心任務(wù)是對(duì)領(lǐng)域概念體系進(jìn)行系統(tǒng)梳理和準(zhǔn)確表 達(dá)[13]。本體在復(fù)雜知識(shí)建模和自動(dòng)推理等方面體現(xiàn)出技術(shù)優(yōu)勢(shì)，因此在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域逐漸成為主流技術(shù)。

近年來(lái)，中醫(yī)藥知識(shí)工程的一個(gè)熱點(diǎn)是通過(guò)構(gòu)建中醫(yī)藥領(lǐng)域本體，對(duì)中醫(yī)藥理論和知識(shí)體系進(jìn)行辨認(rèn)、梳理、澄清和永久保真處理。中醫(yī)團(tuán)體已經(jīng)開(kāi)展了基于本體的中醫(yī)藥知識(shí)建模方法研究，并實(shí)際構(gòu)建了一系列領(lǐng)域本體[14] 。例如，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所研制了“中醫(yī)藥學(xué)語(yǔ)言系統(tǒng)（Traditional Chinese Medicine Language System，TCMLS）”這一大型中醫(yī)藥領(lǐng)域本體[23] 。TCMLS對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域的概念和術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)進(jìn)行了完整的表達(dá)，在中醫(yī)藥學(xué)研究中得到廣泛應(yīng)用。此外，本體建模的對(duì)象還包括陰陽(yáng)、五行、臟腑、證候、中藥、方劑等諸多領(lǐng)域。這些本體最終可被整合為一個(gè)完整的中醫(yī)藥領(lǐng)域本體，支持知識(shí)獲取、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)服務(wù)等中醫(yī)藥知識(shí)工程的后續(xù)工作。實(shí)踐表明，本體可有效捕捉中醫(yī)藥領(lǐng)域的概念體系，并以概念為核心將中醫(yī)藥知識(shí)體系準(zhǔn)確地表達(dá)出來(lái)，能夠勝任中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)建模的任務(wù)。

5.2 中醫(yī)藥知識(shí)獲取技術(shù)

如上文所述，中醫(yī)藥知識(shí)獲取是一項(xiàng)復(fù)雜的工作，被公認(rèn)為知識(shí)處理過(guò)程中的一個(gè)瓶頸，嚴(yán)重限制了知識(shí)工程和知識(shí)系統(tǒng)的發(fā)展。近年來(lái)，學(xué)者們主要試圖通過(guò)“集體智能”和“機(jī)器智能”這兩條路徑來(lái)突破中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識(shí)獲取瓶頸。

“集體智能”是指組織大量領(lǐng)域?qū)＜乙黄鹁庉嬛R(shí)庫(kù)，從而實(shí)現(xiàn)專家知識(shí)的共享與融合。實(shí)現(xiàn)集體智慧的關(guān)鍵在于建立合理的交流、協(xié)作和激勵(lì)機(jī)制。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速推廣，中醫(yī)界開(kāi)始利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)建立各種面向中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識(shí)工程平臺(tái)，進(jìn)行跨學(xué)科、跨組織、跨地域的協(xié)作式知識(shí)加工，開(kāi)展了一系列大規(guī)模的知識(shí)工程項(xiàng)目，建成了一系列術(shù)語(yǔ)系統(tǒng)、領(lǐng)域本體、文獻(xiàn)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)。例如，中國(guó)中醫(yī)科學(xué)院中醫(yī)藥信息研究所建立了基于互聯(lián)網(wǎng)的“中醫(yī)藥虛擬研究院”，部署了一個(gè)協(xié)同知識(shí)工程平臺(tái)，支持全國(guó)40余家機(jī)構(gòu)，近300人進(jìn)行協(xié)同工作[24-25]。在該系統(tǒng)的直接支持下，研制了“中醫(yī)藥學(xué)語(yǔ)言系統(tǒng)”[23]等一系列大型知識(shí)系統(tǒng)。實(shí)踐表明，基于互聯(lián)網(wǎng)的虛擬環(huán)境能將不同機(jī)構(gòu)、不同地區(qū)的研究人員組織起來(lái)，有效解決資金分散、缺乏協(xié)調(diào)、研發(fā)能力不足等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)知識(shí)工程的規(guī)?；痆25]。

“機(jī)器智能”是指研發(fā)文本挖掘技術(shù)，使機(jī)器能夠直接從文獻(xiàn)等知識(shí)載體中提取結(jié)構(gòu)性知識(shí)。文本挖掘在中醫(yī)藥領(lǐng)域已得到成功應(yīng)用，能夠顯著提升知識(shí)庫(kù)加工的效率[26]。但與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的大量研究工作[27]相比，文本挖掘在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于早期探索階段。需要針對(duì)中醫(yī)藥文獻(xiàn)的特點(diǎn)，進(jìn)一步研發(fā)實(shí)用的挖掘方法，提升挖掘結(jié)果的完整性和準(zhǔn)確性，從而深度挖掘中醫(yī)藥文獻(xiàn)中蘊(yùn)含的知識(shí)。

5.3 中醫(yī)藥知識(shí)存儲(chǔ)技術(shù)

知識(shí)存儲(chǔ)（knowledge storage）特指在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中安全、可靠、有序地存儲(chǔ)知識(shí)資源，以支持知識(shí)管理和知識(shí)工程應(yīng)用。知識(shí)庫(kù)是實(shí)現(xiàn)知識(shí)存儲(chǔ)的重要支撐工具，也是知識(shí)工程的重中之重。知識(shí)庫(kù)一般是針對(duì)特定領(lǐng)域以及問(wèn)題求解而建立的，對(duì)領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行全面收集和系統(tǒng)整理，進(jìn)而對(duì)知識(shí)進(jìn)行組織、分類和保存，以支持知識(shí)檢索和查詢。

構(gòu)建中醫(yī)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，是指用人工智能技術(shù)把中醫(yī)藥理論和專家的經(jīng)驗(yàn)按規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的格式組建成知識(shí)庫(kù)[8]。知識(shí)庫(kù)一般具有形式化、結(jié)構(gòu)化、易查詢、易操作等特點(diǎn)，能支持機(jī)器推理。傳統(tǒng)上知識(shí)庫(kù)主要是指采用謂詞邏輯、框架等知識(shí)表示方法，在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中表示和存儲(chǔ)的知識(shí)集合。但在中醫(yī)藥信息化實(shí)踐中，人們也把文獻(xiàn)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、本體等多種形式的知識(shí)載體統(tǒng)稱為“知識(shí)庫(kù)”。它們都能起到知識(shí)存儲(chǔ)的作用，與自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法相結(jié)合后仍可支持智能應(yīng)用，因此稱之為廣義的知識(shí)庫(kù)也不為過(guò)。

近年來(lái)，中醫(yī)藥知識(shí)庫(kù)建設(shè)得到迅猛發(fā)展，在中醫(yī)人體、中醫(yī)疾病、中醫(yī)證候、中醫(yī)醫(yī)案、中藥、中醫(yī)養(yǎng)生等方面都出現(xiàn)了知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)[28]。中醫(yī)藥知識(shí)庫(kù)在中醫(yī)藥信息化中扮演著核心的角色，在文獻(xiàn)整理、知識(shí)可視化、知識(shí)共享、臨床診療、教學(xué)、研究等諸多方面取得實(shí)際應(yīng)用，為中醫(yī)藥知識(shí)遺產(chǎn)的數(shù)字化保存和深度挖掘提供了創(chuàng)新性的手段。

5.4 中醫(yī)藥知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)

知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)中獲取有效、新穎、有潛在應(yīng)用價(jià)值和最終可理解模式的非平凡過(guò)程[17]。知識(shí)發(fā)現(xiàn)是人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種技術(shù)相互交叉產(chǎn)物。知識(shí)發(fā)現(xiàn)在20世紀(jì)90年代提出之后，獲得了廣泛關(guān)注和迅速發(fā)展，產(chǎn)生了高頻集、關(guān)聯(lián)分析、分類、預(yù)測(cè)、聚類、孤立點(diǎn)分析、時(shí)序/序列分析等一系列行之有效的方法，還出現(xiàn)了Weka、Rapidminer等較為成熟的開(kāi)源軟件。這為知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)造了條件。

中醫(yī)在數(shù)千年的臨床實(shí)踐與理論研究中積累了海量的數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)和知識(shí)。如何利用這些寶貴資源就成了發(fā)展中醫(yī)藥必須面對(duì)的一個(gè)問(wèn)題。而KDD所擅長(zhǎng)的正是從海量的數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式和知識(shí)，是分析中醫(yī)藥海量數(shù)據(jù)所需的理想技術(shù)手段。近年來(lái)，中醫(yī)團(tuán)體已開(kāi)展了將頻繁模式發(fā)現(xiàn)、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、聚類分析、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析等多種KDD方法引入中醫(yī)藥領(lǐng)域的若干探索。例如，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)等方法對(duì)方劑數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，來(lái)揭示方劑配伍規(guī)律[18]；通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法輔助中醫(yī)開(kāi)具中藥處方[19]以及中藥新藥研發(fā)[22]；通過(guò)基于隱結(jié)構(gòu)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)揭示中醫(yī)證候的本質(zhì)[21]；使用文本挖掘方法從海量文獻(xiàn)中挖掘新穎知識(shí)，構(gòu)建并分析中醫(yī)藥復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[20]。這些工作表明，面對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)，采用KDD技術(shù)進(jìn)行有效的知識(shí)發(fā)現(xiàn)既是必要的，也是可行的[29]。

過(guò)20多年的發(fā)展，中醫(yī)藥知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法和技術(shù)已進(jìn)入相對(duì)成熟期，針對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域的各種問(wèn)題都產(chǎn)生了一系列行之有效的方法。但成熟并不意味著完善，面對(duì)中醫(yī)藥數(shù)據(jù)描述多樣化、數(shù)據(jù)仍不完備的特點(diǎn)，仍然需要對(duì)現(xiàn)有的KDD技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)和發(fā)展，以滿足中醫(yī)藥科學(xué)研究和知識(shí)創(chuàng)新的需要。

6 中醫(yī)藥知識(shí)工程的發(fā)展趨勢(shì)

近年來(lái)，中醫(yī)藥知識(shí)工程實(shí)踐取得長(zhǎng)足發(fā)展，成功建立了大量的知識(shí)資源。但中醫(yī)藥知識(shí)資源往往服務(wù)于特定的醫(yī)療和研究機(jī)構(gòu)，彼此之間異質(zhì)、異構(gòu)，難以實(shí)現(xiàn)集成與共享，形成嚴(yán)重的“知識(shí)孤島”現(xiàn)象，成為長(zhǎng)期困擾中醫(yī)藥知識(shí)工程領(lǐng)域的技術(shù)難題。中醫(yī)藥與西醫(yī)等相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)資源也難以實(shí)現(xiàn)有效的關(guān)聯(lián)，阻礙了跨學(xué)科研究的開(kāi)展。

為此，學(xué)者們[6，30]提出使用語(yǔ)義網(wǎng)作為中醫(yī)藥數(shù)據(jù)表示標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥內(nèi)部的知識(shí)整合以及中西醫(yī)領(lǐng)域的知識(shí)互聯(lián)，從根本上解決“知識(shí)孤島”問(wèn)題。2001年，萬(wàn)維網(wǎng)發(fā)明人（T.B. Lee）在《科學(xué)美國(guó)人》上正式提出了語(yǔ)義網(wǎng)的構(gòu)想，認(rèn)為它將是一個(gè)機(jī)器可以理解的開(kāi)放性信息空間[5]。語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)在于將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和存儲(chǔ)方式各異的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式并重新，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的交換與集成。語(yǔ)義網(wǎng)為實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)提供了理想的技術(shù)平臺(tái)，有助于構(gòu)建面向特定領(lǐng)域的大規(guī)模知識(shí)圖譜，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)各領(lǐng)域知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)與融合。語(yǔ)義網(wǎng)最終將發(fā)展為一個(gè)全球性的知識(shí)圖譜，提供全面、智能的知識(shí)檢索服務(wù)，促進(jìn)知識(shí)共享和人機(jī)協(xié)作。

可基于語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)建立中醫(yī)藥知識(shí)圖譜，從而實(shí)現(xiàn)中醫(yī)疾病、中藥、方劑、針灸、醫(yī)案等中醫(yī)藥各門類知識(shí)資源的集成[30-31]。TCMLS作為一個(gè)包含10余萬(wàn)個(gè)中醫(yī)概念以及100余萬(wàn)個(gè)語(yǔ)義關(guān)系的大型語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，為構(gòu)建中醫(yī)藥知識(shí)圖譜提供了相對(duì)完整的框架。鑒于此，于彤等[31]提出以中醫(yī)藥學(xué)語(yǔ)言系統(tǒng)為骨架，將中醫(yī)藥領(lǐng)域現(xiàn)有的術(shù)語(yǔ)資源和數(shù)據(jù)庫(kù)資源融合起來(lái)，構(gòu)成大規(guī)模知識(shí)圖譜，并實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)圖譜的知識(shí)檢索、知識(shí)展示和知識(shí)服務(wù)等功能。在未來(lái)，可進(jìn)一步擴(kuò)充中醫(yī)藥知識(shí)圖譜，通過(guò)語(yǔ)義關(guān)系表達(dá)中醫(yī)和西醫(yī)之間的結(jié)合點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)這兩個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜的關(guān)聯(lián)和融合。這套方法將使中醫(yī)藥知識(shí)資源接入全球互聯(lián)的知識(shí)圖譜之中，支持各種面向結(jié)合醫(yī)學(xué)的知識(shí)共享、決策支持和知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用，在中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)學(xué)中發(fā)揮更大的作用和影響力。

6 小結(jié)

中醫(yī)藥根植于中華文化，源于中國(guó)傳統(tǒng)哲學(xué)，是中華民族非常寶貴的知識(shí)遺產(chǎn)。中醫(yī)藥知識(shí)工程成為中醫(yī)藥知識(shí)遺產(chǎn)保護(hù)和知識(shí)創(chuàng)造的一種新模式，能有效推動(dòng)群體性的知識(shí)創(chuàng)新活動(dòng)，加速知識(shí)轉(zhuǎn)化過(guò)程，促進(jìn)知識(shí)的傳播。

中醫(yī)藥經(jīng)過(guò)數(shù)千年的發(fā)展，形成了一座偉大的知識(shí)寶庫(kù)，這決定了中醫(yī)藥知識(shí)工程的巨大價(jià)值和艱巨性。中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)體系相當(dāng)復(fù)雜，對(duì)知識(shí)工程技術(shù)提出了獨(dú)特的需求。在中醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)嵤┲R(shí)工程是一項(xiàng)極其復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的工作，其中還有很多尚未解決的科學(xué)問(wèn)題和技術(shù)難題，需要進(jìn)行長(zhǎng)期的研究。展望未來(lái)，中醫(yī)藥知識(shí)工程必將成為中醫(yī)藥信息學(xué)學(xué)科體系的重要組成部分，也將在中醫(yī)藥科學(xué)研究和臨床實(shí)踐中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

參考文獻(xiàn)：

[1] 任廷革， 劉曉峰， 李慶業(yè)， 等. 從復(fù)方分析模型的研究看中醫(yī)知識(shí)工程的意義[J]. 中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志， 1999， 6（3）： 12-13.

[2] 楊斌. 中醫(yī)知識(shí)工程的建立及其意義[J]. 世界科學(xué)技術(shù)――中醫(yī)藥現(xiàn)代化， 2000， 2（4）： 28-30.

[3] Schreiber G， AKKERMANS H， Anjewierden A， et al. Knowledge engineering and management： the CommonKADS methodology [M]. 1st ed. Cambridge， MA： The MIT Press， 2000.

[4] Brachman R， Levesque H. Knowledge representation and reasoning [M].San Francisco：Morgan Kaufmann Publishers Inc.， 2004.

[5] Berners-Lee T， HENDLER J， Lassila O. The semantic Web [J]. Scientific American， 2001， 284（5）： 28-37.

[6] 于彤， 崔蒙， 李敬華. 語(yǔ)義Web在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用研究綜述[J]. 世界中醫(yī)藥， 2013， 8（1）： 107-109.

[7] Fayyad U， PIATETSKY-Shapiro G， Smyth P. From data mining to knowledge discovery in databases[J]. AI magazine， 1996， 17（3）： 37-54.

[8] 馬斌榮. 中醫(yī)專家系統(tǒng)與中醫(yī)知識(shí)庫(kù)[M]. 北京： 北京出版社， 1997.

[9] 陸志平， 李媛媛， 魏方方， 等. 人工智能、專家系統(tǒng)與中醫(yī)專家系統(tǒng)[J]. 醫(yī)學(xué)信息， 2004， 17（8）： 458-459.

[10] 孫燕. 中醫(yī)知識(shí)工程研究進(jìn)展分析[M]. 中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志， 2010， 17（12）： 5-6.

[11] 于彤， 陳華鈞， 顧攏 等. 中醫(yī)象思維的OWL語(yǔ)義建模[J]. 中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué)， 2013， 8（4）： 29-33.

[12] 于彤， 崔蒙， 吳朝暉， 等. 基于語(yǔ)義Web的中醫(yī)臨床知識(shí)建模[J]. 中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué)， 2013， 8（11）：81-85.

[13] Gruber T R. A translation approach to portable ontology specifications[J]. Knowledge acquisition， 1993， 5（2）： 199-220.

[14] 李兵， 裘儉， 張華敏， 等. 中醫(yī)藥領(lǐng)域本體研究概述[J]. 中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志， 2010， 17（3）：100-101，106.

[15] 路耀華. 思維模擬與知識(shí)工程[M]. 北京： 清華大學(xué)出版社， 1997.

[16] 陳瑜. 試論中醫(yī)藥領(lǐng)域的知識(shí)獲取[J]. 醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志， 2013， 34（3）： 89-92.

[17] FAN J， LI D. An overview of data mining and knowledge discovery[J]. Journal of computer science and technology， 1998， 13（4）： 348-368.

[18] 李文林， 段金廒， 趙國(guó)平，等. 方劑配伍規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀及思考[J]. 中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志， 2008， 15（10）：92-94.

[19] QIAO S， TANG C， JIN H， et al. KISTCM： knowledge discovery system for traditional Chinese medicine[J]. Applied intelligence， 2010， 32（3）：346-363.

[20] ZHOU X， LIU B， WU Z， et al. Integrative mining of traditional Chinese medicine literature and MEDLINE for functional gene networks [J]. Artificial intelligence in medicine， 2007， 41（2）：87-104.

[21] ZHANG N， YUAN S， CHEN T， et al. Latent tree models and diagnosis in traditional Chinese medicine[J]. Artificial intelligence in medicine， 2008， 42（3）：229-245.

[22] 雷蕾， 慧敏， 崔蒙， 等. 中醫(yī)藥化學(xué)輔助研發(fā)系統(tǒng)的建設(shè)[J]. 中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志， 2008， 15（8）： 100-101.

[23] 于彤， 賈李蓉， 劉靜， 等. 中醫(yī)藥學(xué)語(yǔ)言系統(tǒng)研究綜述[J]. 中國(guó)中醫(yī)藥圖書(shū)情報(bào)雜志， 2015， 39（6）： 56-60.

[24] 崔蒙， 謝琪， 尹愛(ài)寧， 等. 中醫(yī)藥信息數(shù)字化虛擬研究院建設(shè)模式研究[J]. 上海中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào)， 2008， 23（3）：5-8.

[25] 尹愛(ài)寧， 崔蒙， 范為宇， 等. 中醫(yī)藥虛擬研究院[J]. 國(guó)際中醫(yī)中藥雜志， 2006， 28（3）： 141-143.

[26] ZHOU X， PENG Y， LIU B. Text mining for traditional Chinese medical knowledge discovery： a survey[J]. Journal of biomedical informatics， 2010， 43（4）： 650-660.

[27] Rebholzschuhmann D， OELLRICH A， Hoehndorf R. Text-mining solutions for biomedical research： enabling integrative biology[J]. Nature reviews genetics， 2012， 13（12）： 829-39.

[28] 于彤， 釧叮 李敬華. 中醫(yī)藥知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)研究進(jìn)展綜述[J]. 中國(guó)醫(yī)學(xué)創(chuàng)新， 2014， 11（18）： 142-144.

[29] 吳朝暉， 封毅. 數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)在中醫(yī)藥領(lǐng)域的若干探索（Ⅰ）[J]. 中國(guó)中醫(yī)藥信息雜志， 2005， 12（10）： 93-95.

[30] CHEUNG K， CHEN H. Semantic Web for data harmonization in Chinese medicine [J]. Chinese Medicine， 2010， 5（1）：1-5.

[31] 于彤， 劉靜， 賈李蓉， 等. 大型中醫(yī)藥知識(shí)圖譜構(gòu)建研究[J]. 中國(guó)數(shù)字醫(yī)學(xué)， 2015， 10（3）： 80-82.

Knowledge Engineering for Traditional Chinese Medicine： A Review of Theoretical System and Key Technologies

Yu Tong

Information Institute of Traditional Chinese Medicine， China Academy of Chinese Medical Sciences，

Beijing 100700