语义的研究现状与实践进展

时间：2022-03-04 理论教育版权反馈

【摘要】：同时，对语义Wiki在本体工程、学术研究及知识管理领域的应用作了阐述。最后，探讨了语义Wiki后继的研究方向。以本体、知识库、人工智能等表现形式为代表的语义网，其目的就是为了适应数字信息资源的无序扩张，使其能够被机器所理解，从而实现信息的自动处理。语义Wiki是当前国外信息管理领域的研究热点和难点，一些语义Wiki原型系统正在开发之中。

语义Wiki的研究现状与实践进展⁽¹⁾

雷　雪¹　焦玉英²

(1.中南大学医药信息系;2.武汉大学信息管理学院)

【摘　要】语义Wiki是将语义网技术融入传统的Wiki系统，以实现高效的检索和内容聚合。本文介绍了国内外具有代表性的语义Wiki原型系统，总结了其结构及功能特征。同时，对语义Wiki在本体工程、学术研究及知识管理领域的应用作了阐述。最后，探讨了语义Wiki后继的研究方向。

【关键词】语义网　Wiki　语义Wiki

Current research and practical progress of semantic Wiki

Lei Xue¹　Jiao Yuying²

(1.Medical Information Department of CentralSouth University; 2.School of Information Management，Wuhan University)

【Abstract】Semantic Wiki is a fusion of canonical Wiki system and semantic Web technology，which aims to implement efficient retrieval and content aggregation.This article introduced some typical semantic Wiki systems at home and abroad，and summarized theirconsensus structure and functional features.Furthermore，applications of semantic Wiki systems in the field of ontology engineering，academic research and knowledgemanagementwere expounded.And finally，the further research issues of semantic Wiki were also discussed to some extent.

【Keywords】semantic Web Wiki semantic Wiki

语义Wiki是利用语义网技术，如RDF、OWL、主题图或概念图等对传统的Wiki系统进行语义扩展，以实现更好的检索和导航服务。自2006年第一届以“从Wiki到语义”为主题的研讨会SemWiki2006的召开，到2009年第四届以“语义Wiki网络”为主题的研讨会SemWiki2009，语义Wiki已引起国内外学术界的广泛关注，相关研究不断深入。

1　语义Wiki的产生动因分析

1.1　Wiki系统发展的内在需求

近年来，Wiki凭着开放共享性、简便快捷性和多人协作性等独特优势迅速成为一种新型的信息交流平台。尽管传统的Wiki系统都具备自由编辑、创建链接、版本控制、沙箱测试、页面锁定、全文检索等功能和特征，但仍普遍存在两个主要问题：①知识信息大多用自然语言描述，无语义标注，并不能够被机器所理解和自动处理，因而不支持知识信息的重用。②导航主要依靠用户自定义的按主题组织的开放分类、全文检索以及超文本链接网络，不支持结构化的信息检索，极易出现迷航现象。一些学者指出，Wiki缺少结构，通常情况下所有的页面都是处于同一概念层次上，超链接并不表征任何语义信息^［1］;初学者对Wiki的第一印象往往是“混乱”，其主要原因是Wiki中的每个用户都可以自由编辑主题页面，同步或异步的添加链接，这样使Wiki中的链接结构变得越发复杂^［2］。

因此，随着Wiki知识库的动态增长，传统的Wiki系统并不能实现很好的检索效率和效果，其中的知识信息并不能够为用户有效的管理和利用。而在Wiki系统中融入语义网技术，通过对内容的语义标注，能够实现一定程度的自动处理，提供比传统Wiki系统更好的用户界面，实现高效率的检索、导航、内容集成及整合。

1.2　Web二维进化的必然趋势

传统的Web即万维网或WWW，设计初衷是为了实现信息互联，其进化可从两个维度来考虑。如图1所示。

图1　Web进化的二维模型^［3］

①社会连接度维度。社会性软件是一类以用户互联为目的的软件，除包含Wiki、Blog、RSS、SNS等基于Web服务的信息系统外，还包含IM、P2P文件共享等非Web形式的网络信息系统。其中，基于Web服务的社会性软件都可称为Web2.0。因此，可以把Web2.0看作是社会性软件的思想对Web产生广泛影响后的产物，促进了Web服务中用户间社会关系网络的创建与发展，使Web上的信息组织与用户构成的社会组织按照社会原则和机制同步进化，是Web在社会连接度维度的新发展。②信息连接度维度。随着网络技术的飞速发展，数字信息资源逐步成为信息资源的主体，不仅在总量上急剧膨胀，而且在形式上呈现出异构趋势。以本体、知识库、人工智能等表现形式为代表的语义网，其目的就是为了适应数字信息资源的无序扩张，使其能够被机器所理解，从而实现信息的自动处理。从本质上说，语义网实现的是知识的互联，是Web在信息连接度维度的新发展。

由以上分析可以看出，将语义网和社会性软件结合起来是非常自然的，是Web进一步发展的必然趋势。语义Wiki就是传统Wiki系统和语义网技术融合的产物，最终目的是为了实现智慧互联。

2　现有的语义Wiki原型系统

语义Wiki是当前国外信息管理领域的研究热点和难点，一些语义Wiki原型系统正在开发之中。国内相关研究刚刚起步。

(1)Platypus Wiki

Platypus Wiki^［4］由Stefano Emilio Campanini等人于2003年12月开始研发，是基于WikiWeb的语义原型系统，使用RDF、RDF Schema和OWL语义网技术管理元数据和构建本体。PlatypusWiki提供一个简单的用户界面，允许用户在特定输入区域添加语义信息，遵循W3C标准;使用RDF模型和OWL词汇表来表示元数据及Wiki页面之间的关系。PlatypusWiki系统具有两个典型特征：①用户不仅可以编辑内容，而且可以编辑RDF元数据。用户添加元数据后，系统将会在导航条上给出一个即时的反馈，添加的元数据可被其他程序或用户使用。②提供便捷的站点链接(Site Link)创建方式。Platypus Wiki的站点链接包含一个或多个关键词及一个对应的URL。用户在页面编辑中不需要明确设置任何链接，也不需要记忆任何已存在的页面，仅仅简单的编辑内容即可。当页面发布时，Platypus Wiki引擎能够自动替换可作为站点链接的关键词，赋予给定的URL信息。从Wiki的角度来看，Platypus Wiki中的每个页面都被分在某一个主题组下面，第一层目录代表一个相关页面集;从语义网的角度来看，每个页面都可以是一个类、属性或个体，第一层目录代表一个本体的命名空间(一组概念和它们之间的关系)或一个知识库(一组个体)。

Platypus Wiki是用Java实现的网络应用程序，采用了Servlets和JSP技术，运行于Apache Tomcat服务器上，使用Jena来管理RDF模型，并具有一组有限的推理机制。Platypus Wiki可用作个人知识管理工具，或供实践社区通过协作的方式创造分享信息、词汇、本体或通用知识。Platypus Wiki是在研的开源项目，源码文件可从http://platypuswiki.sourceforge.net下载。

(2)Ike Wiki

IkeWiki^［5］(Ike表示Knowledge，Wiki表示Fast)来源于夏威夷语，是由奥地利萨尔茨堡研究中心(Salzburg Research)的Sebastian Schaffert等人开发的一个原型Wiki系统。IkeWiki致力于实现以下目标：①可以为现有的数据进行语义标注(如，注明页面之间的关系类型)，以提升检索和导航效果。②可以基于一个现有的本体来创建实例数据。③可用做本体的创建和编辑工具。在开发时，IkeWiki遵循了一定的设计原则：①在外观和句法上与现有的Wiki系统(如Wikipedia)相兼容，这样便于用户将现存的知识(如来自Wikipedia)导入IkeWiki，直接进行形式化处理。②与现有的语义网技术相兼容，目前，IkeWiki使用RDF和OWL进行形式化知识的存储和推理。③现有的形式化知识可在增强系统的导航和编辑功能方面即时产生效用。也就是说，用户为形式化知识而添加的语义标注可直接使用。④为经常性的任务提供简易入口，但同时可根据用户需要提供复杂、完备的功能。⑤除了Wiki语法外，为用户提供易用且具有交互功能的界面，比如WYSIW IG编辑器。⑥支持领域专家和知识工程师等不同层次人群的协同工作。

IkeWiki是用Java实现的网络应用程序，运行于Apache Tomcat服务器上，用Jena RDF知识库来存储元数据，用最新的技术如AJAX来实现用户交互。IkeWiki是开源软件，遵循GNU宽通用公共许可证(GNU Lesser General Public License，GNU LGPL)，可从官方网站http://ikewiki.salzburgresearch.at上获取源码。

(3)WikSAR

WikSAR^［6］(Semantic Authoring and Retrieval within a Wiki)或称为SHAWN^［7］(Structure Helps A Wiki Navigate)是由德国莱比锡大学(University of Leipzig)的David Aumueller等人开发的语义Wiki原型系统，获得2005年度欧洲语义网会议的最佳演示奖。WikSAR的系统界面包含一个Wiki页面和一个位于独立框架中的、可供选择的交互可视化图形。其中，Wiki页面被分为三个组成部分：文本输入/编辑框，Wiki文本显示区，以及右侧包含上下文链接的工具条。WikSAR具有以下几个方面的语义特征：①简单的语义编辑。系统中的Wiki语词并不仅仅用来创建到其他Wiki页面的超链接，而是被解析为语义网中包含主体、谓词和客体的RDF三元组模式。WikSAR的Wiki页面标题通常表示Wiki文本陈述的主体;谓词和客体则简单地输入在Wiki文本的一个空行中，Wiki语词之间通过冒号或空格相分割。②基于上下文的语义导航。用户输入的RDF陈述被即时用于创建到其他相关页面的链接，链接是依赖于现有的上下文语境的。③实现语义检索。WikSAR中创建的三元组能够被用于语义查询。通过使用支持RDF查询语言(如RDQL和SPARQL)的一个三元组存储，Wiki空间能够返回查询所需的明确概念。④语义视图和查询链接。WikSAR吸收了多种内置于Wiki页面中的专有命令，用于产生和包含所有可利用的内容。

WikSAR原型系统采用Perl语言开发，每个Wiki页面都被以纯文本文件的形式存储在Web服务器上。使用Unix的Grep来抽取RDF三元组，使用支持RDQL查询语言的查询引擎RAP(RDF API for PHP)进行检索。此外，除了使用三元组存储来合并支持RDFS/OWL语义的查询引擎外，诸如CWM等推理处理机在查询模型前可用来处理空值三元组。

(4)SemperWiki

SemperWiki^［8］^［9］是一个具有语义功能的、适合个人知识管理使用的Wiki系统。其原型系统由爱尔兰国立大学(高威)数字企业研究所的EyalOren等人联合开发，最初是作为桌面应用，随后经过小的改动移植到Web上。SemperWiki包括如下组件：用户界面，文本解析器，数据分析器和数据存储器。用户可以通过用户界面浏览、编辑和查询页面;当用户编辑Wiki页面时，用户界面就会通知文本解析器;解析器通过分析文本，提取出标注和链接，并将数据(文本、标注等)存入语义存储器;数据分析器继而从存储器的数据中计算出与当前页面相关的页面集，并通过用户界面显示给用户。SemperWiki从以下几个方面弥补了传统Wiki系统的不足之处：①关于结构化存取，用户可以通过相关浏览获取有关信息：Wiki解析数据间的语义关联和为相关信息提供导航链接。用户除了全文检索外，能够使用结构化查询来检索信息。②关于信息重用，语义标注能够提供更好的翻译，是独立于具体的语种的，能够无障碍的理解和再利用。用户能够编辑嵌入式查询命令，创造现有搜索条件(saved searches)(即数据库视图)，这些视图能够被再次访问和使用。

SemperWiki作为构建在Ruby on Rails框架上的Web应用程序，使用ActiveRDF的RDF到Ruby的映射库，使得可以编程访问RDF对象，并在此Ruby on Rails的Web框架中充当存储层。SemperWiki是开源系统，源码可从官方网站http://semperwiki.org上获取。

(5)Semantic MediaWiki

Semantic MediaWiki^［10］(SMW)是MediaWiki的语义扩展，由德国卡尔斯鲁厄大学AIFB研究所的Markus Krätzsch等人和FZI研究中心的Max V9lkel联合开发，最初目的是实现语义网技术和现有的MediaWiki系统的无缝整合。因此，SMW同样支持多语言版本，可以很容易本土化。SMW基于简单的机制进行语义标注，用户通过使用清晰的、机器可读的信息对Wiki内容进行标记，利用这些语义数据，可以弥补现有Wiki系统在内容的一致性、知识的可获取性和知识的可重用性等方面的不足。具体来讲，用户在SMW页面Wiki文本的编辑中使用专有的标记，SMW利用OWL DL本体语言，可以明晰地将这些标注映射为一个形式化描述。为了能够即时使用这些语义数据，SMW支持一种简洁且功能强大的查询语言。通过在Wiki文本中嵌入查询，用户能够创建可合并当前查询结果的动态页面。此外，SMW还为语义网上的数据和工具提供了很多接口。为了实现外部重用，通过一个OWL/RDF格式的Web接口，可获取一篇或多篇Wiki文本的形式化描述。同样，SMW能够从OWL本体导入数据，及实现Wiki标注和诸如FOAF等现有的词汇表之间的映射。尽管SMW严格遵循OWL DL标准，但导出的信息能够在多种工具中实现重用。SMW有多种实际应用，但最主要的应用是作为语义维基百科的基础平台。

SMW是个开源系统，采用PHP语言开发，运行于Apache Tomcat服务器上，将MySQL作为后台数据库。用户可以从http://wiki.ontoworld.org上看到SMW的演示版，并从官方网站http://semantic-MediaWiki.org/wiki/Semantic_MediaWiki上获取系统源码。

总体来说，目前国内还没有可用的支持语义网技术的Wiki引擎系统;国外语义Wiki系统尚在研发阶段，大多是原型系统，实际应用得甚少。

3　语义Wiki的结构及功能特征

传统Wiki系统中的知识信息是机器所不易理解的。语义Wiki的目标是将传统的Wiki系统和语义网技术相结合，以实现对现有Wiki系统的改进。因此，语义Wiki需要着重解决三个方面的问题：如何对Wiki页面内容进行标注?如何对内容进行形式化地描述?如何对内容进行导航?

3.1　语义Wiki的组件构成

现有语义Wiki系统至少由以下组件构成：用户界面，解析器，内容存储器和内容分析器。用户界面提供用户浏览、编辑和查询Wiki页面的窗口，当用户使用Wiki语法创建一个含有语义标注的页面后，解析器通过分析，提取出标注、链接和查询命令等信息，并将数据存入内容存储器;继而，内容分析器从结构层和语义层分析和整合数据，并通过用户界面将数据间的相关关系呈现给用户。如图2所示。

图2　语义Wiki系统的组件构成^［9］

3.2　语义Wiki的功能特征

语义Wiki的主要思想是使得一个Wiki系统的内在结构——页面之间的链接——能够被机器(代理，服务等)所理解，实现自动处理，而不是仅仅作导航之用。这通常是通过标注现有的导航链接，赋予其特殊的标记来描述具体的含义。比如，“《信息检索新论》”和“焦玉英教授”之间的链接，可以被标注为“作者”。这些标注有很多用途，比如，通过显示上下文信息来增强表达能力;通过相关信息的方便存取来增强导航功能;增强语义检索功能等。

目前，在国外已开发出的语义Wiki原型系统中，对一些系统来说，页面内容仍然是十分重要的，标注仅仅是可选的“附加值”;但对另外一些系统来说，标注很重要，甚至在某种程度上超过了页面内容本身。这主要取决于不同系统的不同目的，比如标注是用来扩展现有的内容，以实现更好的导航;还是合作开发本体工程等。不管怎样，这些系统都具有如下共同特征^［11］：

①链接标注(Typing/Annotating of Links)。几乎所有的语义Wiki系统都允许通过赋予链接特定的类型而对链接进行标注。这是因为，用户创建的任一链接，除了单纯的导航之外，基本携带特定的含义。不同的系统，链接标注的编辑方法不同。一些语义Wiki将语义标注作为Wiki语法的一部分，如SemanticMediaWiki;一些语义Wiki提供独立的编辑器用于链接标注的添加，如IkeWiki。

②上下文感知的表达(Context-Aware Presentation)。很多语义Wiki系统能够基于语义标注改变内容的表达方式。包括通过将语义相关的页面显示在一个独立的链接框中，以丰富页面内容;显示从底层知识库中抽取的信息(如，将属于一个层次结构的内容以树状图的形式显示在对话框中)，甚至可以将一个页面的内容以不同的方式显示以更适合上下文语境(如，以多媒体方式显示或以纯文本方式显示)。

③增强的导航功能(Enhanced Navigation)。对链接进行标注提供给了导航更多的信息。传统的Wiki系统只能沿着链接方向导航，语义Wiki提供了附加的信息来描述链接页面之间的关系，这些信息可为用户提供额外的或更复杂的导航。例如，链接能够从原文内容中分离出来，在一个独立的“相关信息”对话框中显示。

④语义检索(Semantic Search)。大多数的语义Wiki能够基于底层的知识库实现语义检索。通常采用W3C组织推荐的RDF查询标准SPARQL查询语言来编辑查询式。通过语义检索，用户可进行诸如“检索出焦玉英教授主持的所有项目”等查询。

⑤支持推理(Reasoning Support)。推理意味着使用系统知识库中预定义的或用户自定义的规则，从事实中提取额外的、隐性的知识。例如，从事实“莫扎特”作曲“魔笛”，系统能够推断出“莫扎特”是一个“作曲家”。尽管推理是一个重要的特征，但目前仅有一小部分语义Wiki系统支持推理功能。可能的原因是，推理是耗时的，需要密集型存储，且输出的结果并不一定与用户的期望相符。

4　语义Wiki的主要应用

4.1　本体工程

语义网的成功在很大程度上依赖于大量领域本体的构建。目前本体构建所用的工具和方法大多数是供单一用户使用的，并不能够为多个用户协同工作提供较好支持，这样使领域专家和知识工程师之间很难协作。根据M ichael Denny的统计^［12］，在96种本体编辑工具中，50%以上完全不支持多用户协同工作;其余的大多仅仅提供简单的协作支持，如CVS或简易的用户管理;只有少数的本体编辑工具除了简易的用户管理外，还提供基本的协作功能(如即时通信、提示修改等交流功能，标记或视图);但是这些工具中没有一个提供更高级的功能，允许领域专家和工程师基于不同的定义于模型上的视图进行协作。

语义Wiki在某种程度上隐藏了诸如RDF、OWL等语义网的复杂技术细节，降低了非技术用户的应用壁垒，且提供协作环境，可以很好地支持本体工程。在本体构建中，语义Wiki能够给不具备语义网技术的领域专家提供一种较容易掌握的方式来输入领域知识，继而在知识工程师的帮助下通过一个渐进的过程对这些知识进一步形式化处理(如形成本体等)^［13］。借助语义Wiki平台，领域专家和知识工程师可以发挥各自的特长，实现协同工作。

4.2　学术研究

Wiki平台作为数字科研环境建构的有机组成部分，现今已广泛应用于教育领域。语义Wiki相比传统Wiki系统，支持用户自主添加语义标注，导航功能、语义检索均建立在语义标注基础之上，能够进一步优化学术资源的组织和积累过程，拓展学术研究的方式。

以infowiki为例。武汉大学信息管理学院Wiki项目组选取信息管理及相关领域的专家和学者为目标用户群，构建了基于Semantic MediaWiki的开放式在线协作平台infowiki，通过协同编辑的方式汇总信息管理学科的学术资源，促进知识交流与共享，并在一定程度上实现知识创新。其语义标注、导航和检索界面如图3、图4所示。

图3　infowiki的语义标注和导航

图4　infowiki的语义检索

4.3　知识管理

语义Wiki平台具有支持群体协同创作、实现知识模式的转换、提供语义检索及推理、管理上的可控性等独特功能，有机地集成了知识发布、知识共享、知识整合、知识反馈等服务，能够很好地满足个人或企业知识管理的需求。

通过语义Wiki平台，知识工作者可方便地将个人拥有的隐性知识以撰写词条等方式外化，存入Wiki知识库中;也可对Wiki知识库中的内容添加语义标注，进行语义层面的知识创作。此外，语义Wiki为非结构化、半结构化及结构化数据提供了统一的检索途径，除开放式分类、全文检索外，还支持相关性浏览及内容聚类，高效的导航及语义检索能够帮助知识工作者快速发现Wiki知识库中的潜在信息，更好地共享知识。

5　语义Wiki的发展展望

目前的语义Wiki系统允许用户以自定义的方式进行语义标注，即建立一种自下而上的、由广大用户集体智慧和协同力量决定的社会语义，强调了用户的参与性和自主性，体现了用户观点的语义构建思想。虽具有一定的规模优势，但不可避免地存在如下问题：①对于同一类型的链接或属性，不同的用户可能采用不同的名称来描述;而相同的名称也可能用于描述不同类型的关系。即在链接和属性的类型描述上，存在同形异义或异形同义的现象，给语义检索和推理支持带来了一定的困难。②语义信息的呈现大多以文本形式罗列，并不能直观反映页面中标注的概念及属性之间的联系。

部分学者尝试将受控语义和Wiki开放系统相融合，以优化Wiki系统的语义功能。温有奎、焦玉英、雷雪提出了基于知识元抽取的语义Wiki模型^［14］^［15］，如图5所示。

该模型主要由人机交互、知识元抽取、语义地图生成和关联推理4个核心功能模块构成。①人机交互模块。提供用户和Wiki系统交互的接口，将本体技术和Wiki自身的编辑功能融为一体，除了可以使用基本的Wiki语法创建、编辑、修改Wiki条目外，还可使用系统提供的RDF/OWL语法辅助编辑工具，方便用户自由灵活地根据自身的技术背景选取合适的方式进行编辑。②知识元抽取模块。Wiki知识库中的知识是动态增长的，且学科领域针对性较强;而知识元本体能够很好地描述知识元的属性、方法等内部结构和相应的外部关联。鉴于此，该模块通过构建领域知识元本体库来实现半自动化的知识元抽取，抽取的结果存入Wiki知识元库中。③语义地图生成模块。通过从Wiki知识元库中提取对应Wiki文本内容中所含的知识元概念及其间的语义关联，可以绘制以知识元概念为节点、知识元间的语义关联为边的学科领域认知地图，以明晰化对应Wiki文本内容的知识结构，使用户有更直观和清晰的认识。④关联推理模块。Wiki知识元库是动态变化、不断更新的，主要用于存储尚未达成共识的知识。用户对同一文本内容的持续协同编辑将最终形成相对有序和固化的知识，转存于学科知识元库中。此时，可结合人工智能技术，建立一定的推理机制，使用学科知识元库中预定义的或用户自定义的规则，从事实中提取额外的、隐性的知识，实现知识的动态关联推理。

图5　基于知识元抽取的语义Wiki模型

6　结语

将语义网技术和传统的Wiki系统相结合，能够使Wiki知识库中的信息以一种标准的、机器可理解的方式呈现，提高了Wiki系统的检索、聚合能力。国内外的语义Wiki原型系统正在开发中，并在本体工程、学术研究和知识管理领域得到了不同程度的应用。语义Wiki作为新型的网络协同工具，相关技术处于不断发展和推进中，今后应继续加强社会语义、受控语义和Wiki系统更好融合的研究。

【注释】

［1］David Aumueller.SHAWN：Structure Helps a Wiki Navigate［C］.Proceedings of the BTW-Workshop“WebDB Meets IR”，2005.

［2］Han，H.，Kim，H..Eyes of a Wiki：Automated Navigation Map［J］.LectureNotes in Computer Science3815，2005：186-193.

［3］Nova Spivack.The Metaweb isComing.See This Diagram.［EB/OL］.［2009-08-23］.http://novaspivack.typepad.com/nova_spivacks_weblog/2004/03/the_metaweb_is_.html.

［4］Stefano Emilio Campanini，Paolo Castagna，Roberto Tazzoli.Platypus Wiki：A Semantic Wiki Web［C］.Proceedings ofFirst Italian Semantic Web Workshop Semantic Web Applications and Perspectives(SWAP)，2004.

［5］Sebastian Schaffert，AndreasGruber，Rupert Westenthaler.A Semantic Wiki for Collaborative Knowledge Formation［C］.Semantics 2005，Vienna，Austria，2005.

［6］David Aumueller，S9ren Auer.Towards a Semantic Wiki Experience—Desktop Integration and Interactivity in WikSAR［C］.Proceedings of 1st Workshop on The Semantic Desktop，NextGenera-tion Personal Information Management and Collaboration Infrastructure，Galway，Ireland，2005.

［7］David Aumueller.Semantic Authoring and Retrieval Within a Wiki［C］.Demos and Posters of.the 2nd European Semantic Web Conference(ESWC 2005)，2005.

［8］EyalOren.SemperWiki：aSemantic Personal Wiki［C］.Proceedings of the Semantic Desktop Workshop.Galway，Ireland，2005.

［9］EyalOren，John G.Breslin，Stefan Decker.How Semantics Make Better Wikis［C］.Proceedings of the 15th International Conference on World Wide Web，2006：1071-1072.

［10］Markus Kr9tzsch，Denny Vrandeˇci'c，Max V9lkel.Semantic Media Wiki［C］.Proceedings of 5th International Semantic Web Conference(ISWC 2006)，Athens，GA，USA，2006：935-942.

［11］Sebastian Schaffert.IkeWiki：a Semantic Wiki for Collaborative Knowledge Management［C］.Proceedings of 15th IEEE International Workshops on Enabling Technologies：Infrastructure for Collaborative Enterprises(WETICE)，2006：388-396.

［12］Michael Denny.Ontology Tools Survey，Revisited［EB/OL］.［2009-09-30］.http://www.xml.com/lpt/a/2004/07/14/onto.html.

［13］龚立群.语义维基技术及应用［J］.图书馆杂志，2007(2)： 43-46.

［14］Wen Youkui，JiaoYuying.Knowledge Fusion Creation Model and its Implementation Based on Wiki Platform［C］.Proceedings of 2009 International Symposium on Information Engineering and Electronic Commerce(IEEC2009)，2009：495-499.

［15］雷雪.面向知识创新的学术Wiki平台研究［D］.武汉：武汉大学信息管理学院，2009：100-105.

【作者简介】