语义网是用一种结构化的方式来标注网络上出版的信息，其语义信息能够被计算机自动读出。尽管严格意义上的语义网非常难以实现，但是务实的、一定领域内的方法还是被认为能增加重要的价值。对于数字学术出版而言，数字化期刊中每一个层次的内容都可以作为具体的知识单元被解析、描述、重组，而将每篇论文中的这些知识单元及其语义类型和语义关系揭示出来，并且与其他知识资源中的知识单元进行关联，就可以深度揭示知识内容，方便地支持基于动态关联的知识发现。

一些研究分析了语义技术在学术出版中的功能与影响。这些研究认为，语义网技术能够通过改善搜索发现、改善用户体验、方便内容和数据挖掘，从而提高研究效率。[206]同时，它也能带来期刊评议流程的改变。智能提取信息的语义引擎则可以给论文评审人员提供评估一篇论文的多种备选意见，并标注论文的关键领域。[207]

各大学术出版商对语义出版技术表现积极。爱思唯尔(Elsevier)提出了语义出版路线图。从半结构化内容到结构化内容，再到富含语义的灵活内容，从而阐释了语义出版的内涵和实现路径。[208]自然(Nature)出版集团首席技术官Ratner也指出，未来科技、医学(Scientific，Technological and Medical，STM)学术期刊将从发现内容向操作内容演变，这就需要语义技术的深度参与。[209](www.daowen.com)

语义网用于数字学术出版已经成为必然的趋势，一些研究注重其具体的实现细节。Hu的研究基于语义技术，将数字期刊里的数据转换为资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)，并且通过关联数据(Linked Data)的方式进行发布，从而可以分析、评估学术成果，探索作者、评议者、编辑三者的网络，甚至尝试预测研究主题的动态发展趋势。[210]Peroni根据学术出版的特征设计了两种本体：出版角色本体和出版状态本体。这两种本体能够随着论文状态的改变(比如从提交变成接受)、作者身份的改变而进行适应。[211]还有不少研究在诸如开发增强型学术出版物、给学术出版物进行语义标注等方面取得了进展。[212][213]