在科技文献海量的今天,大多数科技文献检索系统仍采用以篇为单位的方式描述和组织文献,这种知识组织方式缺乏对文献内容语义的丰富描述与组织,不能满足用户精准化的知识需求;此外,科研人员在对科技文献进行检索时,检索系统反馈的是整篇科技文献,科研人员需要花费大量时间和精力在每篇文献中寻找需要的知识单元,这一检索方式不能满足科研人员们精准化的检索需求。为了实现对每篇科技文献内部内容的语义导航,向用户提供精准化的检索内容,对科技文献内部知识进行细粒度知识组织和检索变得更加迫切。本文将围绕科技文献细粒度知识组织和检索方法进行研究工作。首先,本文在分析现有的科技文献知识组织方法的基础上,结合智能主题图的特征,构建一种科技文献细粒度知识组织方法。该方法在分析文献集合的内部内容特征基础上,抽取文献内部的主题以及知识单元,将文献集合划分为资源层、知识单元层、主题层以及聚类层,并采用全信息相似度方法计算主题及主题之间的关联、知识单元及知识单元间的语义关联;其次,在前期研究的科技文献细粒度知识组织方法基础之上,提出了一种针对科技文献知识单元集与用户检索式的科技文献检索方法。该方法基于Word2vec和自动阈值的方法对用户查询式进行预处理与查询扩展,通过查询扩展筛选出关联度较高的词语加到原查询中组成新的查询词,接着采用基于概念特征以及信息量特征相结合的方法来计算查询词与科技文献细粒度知识单元集之间的相似度,并按一定阈值的相似度返回检索结果;再次,对科技文献细粒度知识组织方法与检索方法进行实验研究,采用提出的方法对实验数据集进行细粒度组织,在此基础之上,对本文提出的检索方法进行验证,并与基于关键字的检索方法结果进行对比分析。实验结果表明,本文提出的科技文献细粒度知识组织与检索方法能对知识单元进行较为准确的导航与检索。本研究提出的科技文献资源的细粒度知识组织与检索方法,丰富了科技文献组织和检索的理论,有利于组织科技文献的内部知识,定位科技文献中的知识点,帮助用户节约检索时间,提高用户获取信息的效率。