[發(fā)明專利]一種電子書構建方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410598662.3
• 申請日: 2014-10-30
• 公開（公告）號: CN104408029A
• 公開（公告）日: 2015-03-11
• 發(fā)明（設計）人: 尹文生;尹強
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06F17/21
• 分類號: G06F17/21;G06F17/30
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 曹葆青

技術領域

本發(fā)明屬于計算機技術領域，更具體地，涉及一種電子書構建方法，能將復雜的多維的電子書內(nèi)容以層次化關聯(lián)、動態(tài)顯示方式組織起來。

背景技術

書籍是人類知識、文明繼承和傳播的重要媒體。傳統(tǒng)書籍的構建方法是：采用自然語言或和其他語言對知識和思想進行描述，并用目錄對其進行組織，同時提供索引和其他檢索方法。

隨著計算機技術的發(fā)展和進步，人們往往使用電子技術產(chǎn)品來記載知識和思想，從而產(chǎn)生了電子書。廣義地說，任何電子技術產(chǎn)品都是對知識的反映，也可以認為是對知識和思想的記載和應用，但這里的電子書是狹義的，指的是在計算機中閱讀并獲取知識的產(chǎn)品，其主要目的是知識的學習和思想的理解。在本發(fā)明中討論的電子書尤指利用計算機技術對某領域知識和思想進行組織和關聯(lián)的電子產(chǎn)品，而且規(guī)定這些電子書一般情況下是不能由用戶進行修改的，只能做學習筆記。

目前常用的電子書產(chǎn)品非常多，可以根據(jù)這些電子書的特征對其進行分類。主要包括以下幾種方式：

(1)傳統(tǒng)書籍的直接復制

這種電子書一般僅僅將原有的書復制到電子產(chǎn)品中，基本上不作任何知識整理工作。例如，超星數(shù)字圖書館中的電子書大部分是將書籍進行掃描，然后按照封面、版權頁、前言頁、目錄、正文等結構加以組織。除了增加一些關鍵字查詢和簡單的目錄索引外，不對原書掃描件做其他處理，即該書中的知識內(nèi)容之間實際上是不關聯(lián)的。

(2)傳統(tǒng)書籍的內(nèi)容的直接數(shù)字化

將傳統(tǒng)書籍中的文字和圖形轉化成數(shù)字信息，形成一個類似于傳統(tǒng)書籍頁面形式的電子書。例如PDF(Portable?Document?Format)文件即是這種形式的電子書，超星數(shù)字圖書館中也有部分電子書的內(nèi)容屬于數(shù)字化書籍。PDF閱讀器提供了目錄和索引功能，還有豐富的閱讀筆記功能，幫助用戶更好地讀書。

(3)與傳統(tǒng)書籍結合的電子書

這種電子書既保留傳統(tǒng)書籍的實物特點，同時又引入了電子技術，使學習更加有趣、高效。例如點讀筆可以通過在特制的書籍上點擊某些圖案而發(fā)出聲音來介紹相關圖案的意義等。

(4)文檔編輯軟件

由于常用的文檔編輯軟件均具有所見即所得的功能，所以這些軟件自然可以作為電子書使用。文檔編輯軟件功能強大，用戶可以通過對其進行直接交互操作而完成電子書的寫作。如果用戶具有對文檔編輯軟件的二次開發(fā)能力，將可以更有效地提高書籍撰寫能力。

(5)圖書管理和筆記系統(tǒng)

這種電子書的重點是對大量的圖書進行管理。例如，超星閱覽器可以建立自己的圖書館，可以做標注、筆記等。

(6)文檔幫助軟件

許多計算機系統(tǒng)都提供在線文檔幫助系統(tǒng)，以幫助用戶在使用計算機系統(tǒng)時及時、準確地獲得相關的知識。文檔幫助軟件是計算機軟件系統(tǒng)中經(jīng)常采用的電子書，既可以減少或避免紙張的使用，同時方便知識的查詢，也容易保持電子書的內(nèi)容是最新的。

(7)人工智能系統(tǒng)

因為人工智能系統(tǒng)特別是專家系統(tǒng)本身就是處理知識的，所以可用于電子書的構建，但由于這些系統(tǒng)對知識的正確性、嚴密性要求太高，只能適合專業(yè)人員，主要是用于知識求解而不是知識學習。

無論是傳統(tǒng)書籍還是電子書，其目的就是為了表示錯綜復雜的知識和思想，方便用戶的學習和應用。顯然，對知識和思想的這種復雜關系表示得越清晰、方便，對知識的學習和應用效果就越好。傳統(tǒng)書籍由于媒體本身的限制，不能有效地建立知識之間的聯(lián)系，而目前電子書雖然具有有效表示知識關聯(lián)關系的優(yōu)勢，但仍然存在一些不足之處，需要更充分、直觀、方便地表達知識之間的錯綜復雜關系，使知識的描述更科學、更全面、更有效率。

顯然，最好方法就是采取更加嚴格的知識表示方法。因為人工智能技術的研究目的就是為了更好地表示和應用知識，所以采用人工智能研究成果來進行電子書的構建將更具有價值。

在人工智能中，采用的知識表示方法有本體論、語義網(wǎng)絡、一階謂詞、框架、面向對象、Petri網(wǎng)、產(chǎn)生式規(guī)則方法等等。在采用這些知識表示方法時，首先需要將領域知識進行各種抽象和整理，然后才能將其錄入并形成知識系統(tǒng)。這些知識系統(tǒng)對知識的要求是非常嚴格的，必須保證一定的正確性、完備性，而且知識系統(tǒng)一旦形成，進行維護是非常困難的，然而由于人類認識知識的特點決定了在任何時候均只能局部認識世界，需要不斷地對知識系統(tǒng)進行維護，所以這些知識系統(tǒng)實際上主要是作為知識應用系統(tǒng)而不是學習系統(tǒng)存在的。