《CYT 101.10-2014新闻出版资源加工规范 第10部分：期刊加工》专题研究报告-面向数字融合与智能服务时代的与应用前瞻

《CY/T101.10-2014新闻出版资源加工规范

第10部分：期刊加工》专题研究报告——面向数字融合与智能服务时代的与应用前瞻目录目录一、前瞻引言：数字时代期刊资产化的战略基石——为什么CY/T101.10是开启知识服务大门的核心密码？二、架构解构与哲学思辨：超越“加工”表象，洞察标准背后“结构化、语义化、关联化”的治理深层逻辑三、元数据体系剖析：从“描述”到“赋能”——构建期刊智能发现与精准分发的核心数据引擎四、对象加工详解（上）：文本、图像、表格的精细化处理与机器可读性提升的实践路径与陷阱规避五、对象加工详解（下）：公式、特殊符号、版式信息的结构化转换策略及其在科学传播中的关键价值六、知识关联与组织革命：引文、注释、主题标引的关联加工如何构建期刊的知识网络与学术图谱七、质量保障与合规性框架：建立全流程、可量化、可审计的加工质量监控体系与版权信息规范化管理机制八、流程再造与项目管理：基于CY/T101.10的期刊数字化加工项目实施模型、风险控制与效率优化方案九、前沿融合与未来展望：标准如何与人工智能、大数据、语义出版及元宇宙趋势对接，定义下一代期刊产品形态十、行动路线图：面向不同类型出版机构的CY/T101.10落地应用策略、成本效益分析与生态构建建议前瞻引言：数字时代期刊资产化的战略基石——为什么CY/T101.10是开启知识服务大门的核心密码？时代之问：在信息过载与知识碎片化背景下，传统期刊出版的核心竞争力重塑之路在何方？当前，学术信息生态正经历从“提供”到“知识服务”的范式转变。海量数字化若不加以、标准化加工，仅是“沉睡的数据”。CY/T101.10-2014的深层价值，在于它为期刊从“平面出版物”转型为“可计算、可关联、可交互的结构化知识资产”提供了国家级技术蓝图。它回答的正是期刊如何在数字时代确保其的基础数据质量，从而为后续的精准检索、知识发现、个性化推荐、大数据分析以及高级语义服务奠定不可撼动的基石。忽视这一基础标准，任何关于知识服务、开放科学、智能出版的宏大构想都将如沙上筑塔。标准定位：CY/T101.10在新闻出版资源加工标准体系（CY/T101系列）中的独特角色与承上启下功能作为CY/T101系列标准的第10部分，本规范并非孤立存在。它紧密衔接了该系列中关于图书、报纸、音视频等加工规范，同时又精准聚焦“期刊”这一连续性出版物的独有特征，如卷期结构、周期性、专题集群性等。其定位是新闻出版领域资源数字化、标准化加工的“专业分册”，旨在实现期刊加工流程、数据格式、质量要求的统一，确保资源在跨平台、跨系统交换与聚合时的互操作性与一致性，是整个数字出版产业链上游环节的关键技术规约。核心价值解码：超越“数字化扫描”，定义“结构化加工”对期刊长期保存与增值利用的决定性意义1本标准的精髓绝非简单的“纸转电”，而是通过一套严谨的规则，对期刊进行解构与重组。它要求识别并标注出篇名、作者、机构、摘要、关键词、章节、图表、公式、参考文献等数十种对象及其属性与关系。这种结构化加工，使得计算机能够“理解”的内在逻辑与组成部分。其决定性意义在于：一是实现的永恒可读与长期保存，不受特定软硬件平台束缚；二是极大释放价值，支持碎片化重组、跨文献关联、可视化呈现等高级应用，为的多维增值利用铺平道路。2前瞻预警：忽视标准可能导致的数据孤岛、资源浪费与在未来智能生态中的边缘化风险若出版机构各行其是，采用私有化、简单化的加工方式，短期看或许节省了成本，长期却埋下巨大隐患。非标准化的数据将成为“数据孤岛”，无法融入日益依赖标准化数据交换的学术搜索引擎、知识库、联盟平台。这不仅造成重复加工的资源浪费，更致命的是，在基于人工智能的知识服务时代，缺乏高质量结构化数据支撑的期刊，将难以被机器有效学习和关联，从而在智能检索、知识图谱构建、趋势分析等前沿服务中彻底失声，面临被边缘化的风险。CY/T101.10正是规避这一战略风险的“预防针”与“通行证”。架构解构与哲学思辨：超越“加工”表象，洞察标准背后“结构化、语义化、关联化”的治理深层逻辑范式转移：从“版面还原”到“重构”——标准所倡导的加工哲学根本性变革传统数字化常追求“所见即所得”的版式忠实还原，这本质是“模拟”思维。CY/T101.10则旗帜鲜明地推动向“重构”范式转移。它要求剥离与特定版式，转而依据其内在逻辑（如篇章结构、知识单元）进行标记与组织。其哲学核心在于：的价值在于其语义和信息本身，而非呈现外观。这种重构使得脱离了特定媒介的束缚，成为可以在网页、APP、语音设备等各种终端上自由流动、自适应呈现的纯信息流，是真正实现“一次加工、多元发布”的前提。逻辑内核剖析：“结构”、“语义”、“关联”三位一体，如何环环相扣构成现代数字基石标准的工作实质是系统化地落实这三大原则。“结构化”是基础，即用XML等标记语言，将分解为有层次、有类型的对象（如标题、段落、列表）。“语义化”是深化，为这些结构对象赋予明确的含义标签（如用`<author>`而非简单的`<p>`标记作者）。“关联化”是升华，建立对象间的关系（如某段文字引用某张图，某篇文献参考了另一篇）。三者层层递进，结构是骨架，语义是血肉，关联是神经网络，共同构建出机器可理解和处理的“活”的知识体。标准框架全景扫描：范围、术语、总体要求、加工流程与成果物规范的体系化标准开宗明义，定义了其适用范围（各类期刊的数字化加工）和核心术语，确保了业界对话的同一性。“总体要求”部分确立了加工的基本原则：完整性、准确性、规范性、一致性及安全性。随后，标准以流程图和文字详细描述了从数据准备、提取、对象加工、标引关联到质量检查、封装存储的全流程。最后，对加工后的核心成果——结构化XML文档和与之配套的数字对象（如图片）的格式、组织方式提出了明确规范。这是一个从原则到实践、从输入到输出的完整闭环体系。专家视角：从信息管理理论看标准如何实现“数据资产化”的关键一跃从信息资源管理理论看，未经加工的是原始“资源”（Resource），其价值未被有效定义和封装。CY/T101.10所规定的精细化加工过程，实质是依照统一、科学的规则，对资源进行“资产化”（Assetization）处理。通过赋予其标准化的元数据、清晰的内在结构、明确的语义和丰富的关联，被转化为权属清晰、质量可控、价值可度量、可供管理和交易（如交换、授权、分析）的“数据资产”。这一跃迁，是期刊从成本中心转向价值创造中心的理论与实践基础。元数据体系剖析：从“描述”到“赋能”——构建期刊智能发现与精准分发的核心数据引擎多层次元数据架构：描述型、管理型、结构型与技术型元数据的协同作战机制标准构建了一个多层次、立体化的元数据体系。描述型元数据（如题名、作者、摘要）用于资源发现；管理型元数据（如版权状态、加工历史）支持生命周期管理；结构型元数据（如文章包含哪些章节、图表）描述内部组织；技术型元数据（如图片格式、分辨率）保障数据可处理性。它们如同一个人的身份证（描述）、档案（管理）、骨骼图（结构）和体检报告（技术），协同工作，从不同维度完整定义和支撑对象，为其在各种应用场景中被准确识别、有效管理和充分利用提供全方位数据支持。0102核心元素：题名、责任者、标识符、来源、日期等元素的著录细则与扩展策略标准对必备的元数据元素给出了详细著录规则。例如，“题名”需区分正题名、副题名、并列题名，并处理标题中的特殊字符；“责任者”需能著录个人与团体，并支持角色代码（如作者、译者、编者）和机构、国籍等附属信息；“标识符”强调使用DOI、CNKI文献号等持久标识符的重要性；“来源”需精确到卷、期、页码。这些细则确保了描述的一致性。同时，标准也预留了扩展空间，允许根据特定领域（如医学、法律）需求，在遵循既定框架下扩展专业元数据，如临床试验注册号、法规条文号等。元数据封装与互操作：基于XML的封装方案如何实现与DC、MARC、ONIX等主流标准的映射与互通标准推荐采用XML作为元数据封装和交换的基础格式。XML的灵活性与自描述性非常适合表达复杂的元数据结构和关系。更重要的是，标准在设计时考虑了与都柏林核心（DC）、机读目录格式（MARC）、在线信息交换标准（ONIX）等国内外广泛应用的元数据标准的映射关系。这意味着，按照CY/T101.10生成的元数据，可以通过预定义的转换规则，相对无损地转换为其他标准格式，从而实现与图书馆系统、发行平台、数据聚合商之间的顺畅数据交换，打破系统壁垒，提升的可发现性。热点应用：基于丰富元数据的精准推送、学者画像构建与学术影响力分析实战场景1当元数据足够丰富、准确时，便能驱动高级智能服务。例如，结合作者机构、关键词、学科分类元数据，可向特定研究方向的研究者进行精准论文推送。通过挖掘作者、机构、合作网络的元数据，可以构建动态的“学者画像”和“机构知识图谱”。利用引文元数据（参考文献），可以更精准地分析单篇文献、某学者或某机构的学术影响力与知识传承脉络。这些应用场景的实现，高度依赖于加工阶段是否严格执行了标准的元数据著录规范，其质量直接决定了上层应用的分析与准确性。2对象加工详解（上）：文本、图像、表格的精细化处理与机器可读性提升的实践路径与陷阱规避文本的结构化标记：篇章层级、段落、列表、强调文本的XML标记规范与语义区分文本是期刊的核心。标准要求必须超越纯文本流，进行结构化标记。这包括：正确识别并标记文章的层级结构（如篇、章、节、小节）；将连续的文本划分为逻辑段落；将列表（有序、无序）从其周围文本中分离并标记；对强调文本（如术语、标题中的特定词语）使用语义化标签（如`<term>`）而非仅用字体变化表示。这种标记使计算机能理解文本的逻辑组织，从而支持自动生成目录、按章节导航、提取术语列表等功能，并为后续的语义分析提供基础。图像对象的处理黄金法则：分辨率、格式、色彩模式的技术指标与“替代文字”、“图题”的元数据著录要诀对于图像（照片、示意图、图表等），标准在技术层面规定了最低分辨率（通常不低于300dpi）、推荐格式（如TIFF用于存档，JPEG用于发布）和色彩模式（CMYK用于印刷，RGB用于屏幕）。更重要的是层面：必须为每一幅图像提供准确的“替代文字”，用简洁的文本描述图像，服务于视障人士和搜索引擎；必须提取并著录独立的“图题”元数据。这些要求确保了图像不仅是视觉点缀，更是可检索、可理解、可访问的独立知识单元，也是满足无障碍阅读法规要求的关键。表格数据的“重生”：从版面图片到结构化数据——表格重构、表头关联及数据单元提取的标准流程1标准坚决反对将表格简单保存为图片，这会使其中数据“死亡”。它要求对表格进行“重构”：识别表格结构，用XML标记出表格整体、表头（可能有多层）、表体和表注。最关键的是，必须建立每个数据单元与对应行、列表头的逻辑关联。这使得表格数据可以被单独提取、排序、计算和导入统计软件进行分析。对于复杂表格（如跨页表、嵌套表），标准也给出了处理指引。这一过程虽较繁琐，但极大提升了表格数据的机器可读性和再利用价值，对科学数据传播尤为重要。2常见陷阱与质量控制点：OCR后遗症处理、图文重叠区域的拆分策略及人工核验的关键角色1实践中陷阱众多。OCR识别文本后，需彻底清除乱码、纠正识别错误，并处理特殊的上下标、希腊字母等。对于图文重叠区域（如图注压在图片上），需在加工时将其拆分为独立的文本对象和图像对象，并建立关联。质量控制点包括：结构化标记是否完整准确、图像技术参数是否达标、替代文字是否贴切、表格重构是否忠实于原意且逻辑正确。尽管自动化工具可辅助，但对复杂的判断、对语义准确性的把握，仍需专业人工进行最终核验与校对，这是保障加工质量不可替代的环节。2对象加工详解（下）：公式、特殊符号、版式信息的结构化转换策略及其在科学传播中的关键价值数学公式的机器可读化革命：从图片到MathML/LaTeX编码的转换原理、难点与工具选型科学期刊中的数学公式是知识的核心载体。将其存为图片，严重阻碍检索和计算。CY/T101.10积极推动使用MathML（数学标记语言）或LaTeX编码来描述公式。MathML能同时表达公式的呈现外观（PresentationMathML）和数学含义（ContentMathML），是实现公式语义化、可计算化的理想选择。转换难点在于识别复杂公式的结构（如分式、根式、矩阵、上下标嵌套）并准确编码。实践中，可结合专用OCR公式识别软件、专业排版文件（如LaTeX源文件）提取以及人工校对来完成。工具选型需平衡识别率、易用性和输出标准符合度。特殊符号与化学式的规范化处理：Unicode编码应用、化学标记语言（CML）引入及其在专业数据库建设中的作用除公式外，期刊中充满特殊符号（数学符号、单位符号、音乐符号等）和化学分子式、反应式。标准强调应优先使用Unicode字符集中对应的编码，确保跨平台正确显示。对于复杂化学结构，可引入化学标记语言（CML）进行描述。CML以XML为基础，能详细描述原子的类型、键的连接方式、空间结构等，使化学信息成为可搜索、可模拟的数据。这些规范化处理，是构建专业科学数据库（如化学物质数据库、数学定理库）的基础，能支持基于结构的化学检索、物性预测等高级应用。版式信息的功能化保留：字体、字号、颜色变化在标注强调、引用、标题等语义角色时的转换规则虽然标准弱化“版面还原”，但并非完全抛弃版式信息。原版面中字体、字号、颜色的变化，往往承载着语义功能（如突出关键词、标识参考文献上标、区分不同级标题）。加工时，需分析这些版式变化背后的语义，并将其转换为对应的结构化或语义化标签。例如，加粗的术语应标记为`<term>`，上标的数字若为引文则关联到参考文献列表，不同字号的标题应赋予正确的层级标签（如`<h1>`,`<h2>`）。这一过程实现了从“视觉提示”到“语义声明”的转换，保留了原作的编辑意图。专家剖析：确保科学精确性与可计算性对于STEM领域数字出版与知识复现的极端重要性在科学、技术、工程和数学（STEM）领域，研究成果的可复现性危机备受关注。非标准化的加工（尤其是公式、数据、实验步骤的描述模糊）是加剧这一危机的原因之一。CY/T101.10对科学的精细化、结构化、可计算化要求，直接服务于知识的精确传播与潜在复现。可计算的公式、结构化的数据表、清晰标记的实验步骤，不仅便于读者理解，更能为后续的自动化验证、数据挖掘、乃至基于人工智能的科学发现提供高质量的“燃料”。这标志着期刊出版从“叙事报告”向“可执行知识包”演进的关键一步。知识关联与组织革命：引文、注释、主题标引的关联加工如何构建期刊的知识网络与学术图谱参考文献的结构化加工：从文本串到富含元数据的可链接对象——著录项目分解与标识符优先策略标准要求对文末的参考文献列表进行加工，不能仅保留为一段文本。需将每条参考文献解析为独立的对象，并进一步分解出作者、题名、出处、年份、卷期页码、DOI等子项目，分别进行标记和著录。其中，强烈建议优先著录并验证DOI、PubMedID等持久标识符。这使得参考文献从“死文字”变为“活数据”，可以一键链接到原文，支持引文分析，并成为构建学术知识网络的基础节点。加工质量直接影响引文数据库的准确性和基于引用的各项服务的可靠性。文内引注与文末参考文献的精准关联：超链接机制建立、引文上下文分析及其在知识溯源中的应用加工的核心步骤之一，是在文内的引用标记（如上标数字、作者-年份）与文末对应的参考文献条目之间建立精确的、机器可读的关联（通常通过ID链接）。这实现了数字环境中的一键跳转。更进一步，可以分析引文出现的上下文（如“据XXX研究”、“与XXX结论相反”），对引用的性质（支持、反驳、背景介绍）进行简单分类标记。这种关联与上下文信息，极大增强了知识溯源能力，使读者和机器都能更清晰地追踪学术观点的传承、发展与争鸣脉络。多维度主题标引体系：受控词表（如《中国分类主题词表》）应用、关键词补充与自动标引技术的辅助角色为赋予主题标签是知识组织的核心。标准鼓励使用《中国图书馆分类法》、《汉语主题词表》等受控词表进行分类号和主题词的标引，以确保标引的一致性和权威性。同时，保留作者提供的关键词作为补充。在加工实践中，可借助基于自然语言处理和机器学习的自动标引技术，对全文进行主题分析，辅助人工标引，提高效率。多维度的主题标引如同为文章绘制了多维度的“知识坐标”，是实现跨期刊、跨学科聚合与专题知识服务的基础。知识网络构建前瞻：内部知识单元关联与外部LOD数据关联，初步绘制单篇文献的学术关系图谱在完成内部结构化与关联的基础上，可以展望更宏大的知识网络构建。内部关联：将文章中的术语、人物、机构、地理名称、数据等知识单元识别并关联起来。外部关联：利用文中提及的实体（如基因名称、化学物质、历史事件）的权威URI，链接到外部的关联开放数据（LinkingOpenData,LOD）云中的相关数据集（如DBpedia,GeoNames）。这样，单篇文献就不再是信息孤岛，而成为一张巨大而精密的学术知识网络中的一个节点，其价值和发现概率将呈指数级增长。质量保障与合规性框架：建立全流程、可量化、可审计的加工质量监控体系与版权信息规范化管理机制全流程质量控制模型：加工前检查、过程抽检、成品验收的三阶段质量关卡设计与关键绩效指标设定1标准强调质量贯穿始终。加工前，需对原材料（印刷PDF、排版文件等）进行完备性、清晰度检查。加工过程中，应建立定期抽检机制，对正在加工的批次进行结构化准确性、完整性、标记规范性检查，及时发现系统性错误。成品验收阶段，需制定详细的验收标准，可能包括：元数据字段完整率、OCR识别准确率、图像合格率、关联正确率等量化指标。这三个阶段构成层层递进的质量防线，确保最终成果物符合合同与标准要求。2质量检验的自动化与人工结合：Schema验证、业务规则校验工具的应用与专家人工判读的不可替代性质量控制可借助技术工具提升效率。使用XMLSchema或DTD可以自动检验加工成果的XML文档结构是否符合标准规范。还可以编写特定的业务规则校验脚本，检查如“每幅图必须有替代文字”、“参考文献DOI格式是否正确”等。然而，对于的语义准确性、图像替代文字的描述恰当性、复杂表格重构的逻辑正确性等，仍需依赖具有专业知识和领域背景的人工进行最终判读。自动化工具与人工智慧相结合，是达成高效高质量产出的最佳实践。版权与权限信息规范化著录：权利声明、使用许可协议（如CC协议）的机器可读化表达与实践1在数字流通中，清晰的版权和权限信息至关重要。标准要求对加工的权利状态（如著作权人、出版者）和使用许可条款进行规范化著录。这不仅是文本描述，更推荐采用机器可读的方式，例如嵌入标准的权利元数据（如`<dc:rights>`），或链接到知识共享（CreativeCommons）等标准化许可证的URI。这使得聚合平台、检索系统能够自动识别的可用权限，从而支持合法的自动化处理（如文本挖掘）、分发和再利用，降低法律风险。2安全与存档要求：加工环境安全、成果物安全存储、长期保存格式选择与灾难恢复预案1资源是核心资产，其加工与存储安全不容忽视。标准对加工环境（如网络隔离、病毒防护）、人员管理（如保密协议）提出要求。成果物需在安全的存储系统中进行多副本、异地备份保存。对于长期保存，需选择开放、稳定、不依赖专有软件的文件格式（如TIFF用于图像，XML用于文本和元数据，PDF/A用于版式归档）。此外，应制定灾难恢复预案，确保在极端情况下能够快速恢复数据。这些要求体现了标准对资源生命全周期负责的严谨态度。2流程再造与项目管理：基于CY/T101.10的期刊数字化加工项目实施模型、风险控制与效率优化方案项目化实施路径图：从资源评估、技术选型、团队组建到流程定义与试加工的完整生命周期管理将CY/T101.10落地，需以项目化方式管理。首先评估待加工资源的数量、类型、复杂度。据此进行技术选型：采购商用加工软件、使用开源工具还是自主开发？同时组建团队，需要项目经理、加工编辑、质检员、技术支持等角色。然后，依据标准，定义并文档化详细的操作流程（SOP），包括每个环节的输入、输出、操作规范和质量要求。最后，必须进行小批量试加工，根据结果优化流程和参数，稳定后再大规模铺开。这是一个科学的PDCA（计划-执行-检查-处理）循环。外包加工与自主加工的决策矩阵：成本、质量、周期、核心能力掌控的多维度权衡分析出版机构面临外包或自主加工的选择。决策需多维度权衡：外包可快速启动，利用专业公司规模效应降低成本，但可能面临质量监控难、核心数据资产掌控力弱、沟通成本高的问题。自主加工初期投入大（软硬件、人员培训），但长期看有利于培养团队、严格控制质量、灵活响应需求、牢牢掌控核心数据资产。决策矩阵应结合机构战略（是否将数据化作为核心能力）、资源规模、预算、时间要求等因素综合判断。混合模式（部分外包、核心自主）也是常见选择。效率提升与成本控制杠杆点：OCR后处理优化、工具链整合、工序并行与人工智能辅助加工的前沿探索在保证质量前提下，提升效率、控制成本是关键。OCR后处理（校对）是最大时间成本之一，优化校对界面、采用智能提示校对工具可显著提速。将多个工具（如OCR、XML编辑器、质检工具）集成到统一工作流平台，减少人工切换。分析工序依赖关系，实现部分工序并行（如图像处理与文本加工并行）。积极引入前沿人工智能技术，如用于自动标引、公式识别、简单表格重构的AI模型作为辅助，将人力集中于复杂判断和最终审核，是未来效率革命的趋势。风险识别与应对策略：资源损毁风险、质量不达标风险、进度延误风险及供应商管理风险的防范预案项目实施风险重重。资源损毁风险：需建立严格的原材料交接、备份与安全加工流程。质量不达标风险：通过明确的验收标准、过程抽检和严格的付款条件（与质量挂钩）来控制。进度延误风险：制定详细、留有余地的进度计划，并密切监控关键路径。供应商管理风险（如外包时）：选择有信誉的供应商，签订严密合同，明确知识产权归属、数据安全责任、质量标准和违约条款，并保持有效沟通与过程监控。预先识别并制定应对策略，是项目成功的保障。前沿融合与未来展望：标准如何与人工智能、大数据、语义出版及元宇宙趋势对接，定义下一代期刊产品形态人工智能驱动的智能加工升级：从遵循规则到理解——AI在自动标引、摘要生成、知识单元抽取中的应用1现行标准主要基于规则。未来，人工智能将带来加工本身的升级。基于学习的自然语言处理模型，能够更准确地自动抽取作者、机构、关键词，甚至生成文章摘要。更高级的模型可以理解学术文本，自动识别并标记出“研究问题”、“方法”、“结论”、“数据”等更细粒度、更具语义的知识单元。AI还可以辅助进行引文情感分析（支持/反对）、学术不端检测等。这意味加工将从“体力密集型”向“智力辅助型”转变，加工和语义丰富度将大幅提升。2大数据分析底座：标准化加工数据如何为期刊影响力动态监测、学术趋势预测、科研评价提供高质量数据源海量、高质量的结构化加工数据，构成了期刊大数据分析的坚实底座。通过分析加工数据中的主题词共现、引文网络、作者合作网络、机构分布等，可以动态监测单刊、学科乃至整个研究领域的热点演变、新兴趋势、知识流动模式。这不仅能生成更科学的期刊影响力报告（超越简单的IF），还能为科研管理机构提供基于证据的决策支持，为研究者提供前沿方向预警，甚至预测未来的技术突破点。数据的质量（标准化程度）直接决定分析的洞察力。语义出版与增强出版实践：基于加工构建交互式图表、数据可下载、方法可复现的动态论文语义出版是未来重要形态。其基础正是CY/T101.10所规定的结构化与关联化。例如，论文中的图表不再是静态图片，而是基于底层数据生成的可交互可视化图表，读者可调整参数、缩放视角。实验数据以结构化格式（如CSV、JSON）提供下载。计算方法和模拟代码可在线运行（如JupyterNotebook）。这些“增强”元素，通过与文章主体的标准XML进行关联和封装，共同构成一个“动态论文”。标准为此提供了层面的基础架构支持。0102元宇宙场景下的沉浸式呈现：结构化如何适配VR/AR环境，打造三维可视化、交互式学术交流体验1在元宇宙概念下，学术交流可能走向沉浸式。结构化为此提供了可能。一篇关于分子生物学的论文，其结构化的分子式、蛋白质序列、实验流程数据，可以被导入VR环境，构建出可进入、可操作的三维分子模型或虚拟实验室。考古学期刊的文章，其结构化的遗址描述、器物数据，可用来在AR中复原古代场景。标准所确保的