传统的知识组织系统不能提供可被计算机理解的语义信息,从而限制了互联网上知识的组织、协作和共享。随后Tim Bemers-Lee提出了 Semantic Web(语义网),使信息的处理方法从单纯的语法处理转变为复杂的语义处理,伴随语义网的发展,语义标注的重要性也随之凸显。目前基于本体的语义标注方法已经取得了显著的研究成果,但在实际应用中将所有的概念在本体中体现需要耗费大量的精力,同时还必须调动领域专家的力量,这使得基于本体的语义标注方法的应用出现了阻碍,W3C发布的简单知识组织系统SKOS资源描述框架为解决这一问题提供了途径。此外,目前的标注方法都仅能实现单一粒度的知识组织方式,但用户的信息需求常常呈现多粒度,单一粒度的信息组织方式难以满足用户的个性化信息需求。本研究为解决以上问题,提出了基于SKOS的学术文本多粒度语义标注方法并进行了实证研究。首先,本文梳理总结了语义标注与SKOS相关理论基础,其中语义标注的粒度组织问题,基于本体的语义标注方法的过程、技术、工具问题,以及叙词表的SKOS描述问题都是本文研究的重要理论基础与技术基础。其次,本文在相关研究成果的基础上分析并回答了基于SKOS的学术文本多粒度语义标注方法的实现的四个关键问题:标注粒度层次构建问题、标注语言的选择问题、标注方向问题和多层次标注结果的表示问题,之后提出了相应的方法框架,并分别对该框架中叙词表向SKOS的转换、学术文本的多粒度处理、多粒度标注及结果描述三个主部分进行了阐述。接着,本文继续对提出的基于SKOS的学术文本多粒度语义标注方法框架进行了详细的过程分析设计,该过程主要包括学术文本资源的粒度构建,学术文本的多粒度分词,多粒度标注词选取的计算以及多粒度标注结果的SKOS描述。最后,本文选取合适的学术文本资源,以当前学术检索系统中的标注结果为参照组,使用本文提出的基于SKOS的学术文本多粒度语义标注方法进行实证研究,对标注结果进行评估以验证该方法的标注效果。