知识组织与表达是知识管理领域的核心内容，对科学论文中蕴含知识的表达是文本挖掘和知识发现的基础和核心。语义网络作为知识表达的一种方式，为文本挖掘和知识发现后结果的可视化呈现提供了坚实基础。语义网络是一种文本网络表示模型，随着社会复杂网络逐渐受到关注，越来越多的研究将语义网络应用于文本挖掘、知识发现和知识图谱的表示[1]。

目前，有关单篇科学论文内容表达的研究较为少见。PubMed数据库中揭示单篇论文内容特征的方式包括论文题目、摘要、关键词及MeSH主题词等，缺乏以语义网络为基础的揭示单篇科学论文内容特征的知识表达方式。关于文献集内容语义网络表达的典型代表为Kilicoglu等开发的Semantic MEDLINE自动摘要系统[2]，利用自然语言处理工具SemRep将文献摘要集处理为概念及语义关系集，以语义网络图的形式呈现检索结果，为用户提供直观清晰的研究内容，但仅适用于某一研究主题的文献集可视化呈现，未能实现单篇论文内容的揭示与表达。

SemRep作为一种基于自然语言处理技术的数据挖掘软件，以一体化医学语言系统中的超级词表、语义网络和专家辞典为基础[3]，专指性较强，反映学科知识也较具体，但从文献中提取出的语义关系分散于其挖掘结果之中,不利于对所提取的关系进行统计分析[4]。以MeSH主题词对论文内容进行标引是生物医学权威文献数据库中组织和表达论文内容的主要形式，其优点是可以排除“多词一义”、“一词多义”和词义含糊现象，使标识与概念尽可能一一对应，具有相当高的专指度[5]，能较为确切地表达文献的主题概念，缺点是不能反映MeSH主题词间的语义关系。……