知识组织系统构建维护和服务平台支持领域专业词表的协同编写工作。 系统将自然语言处理和数据挖掘的成果应用到平台之中，提高选词、定义抽取、关系推荐和发现等工作的自动化程度，降低系统用户的工作强度，提高构建的一致性，同时实现用户管理、任务管理、词表的录入、自动构建、扩建、维护、词间关系控制等功能。在词表构建完成的基础上，完成词表的发布、可视化、领域词表检索服务、知识标注服务等深化应用。 使用本服务，需注册中国工程科技知识中心用户

通用关键词标引工具主要完成对数据资源的关键词标引。 工具基于分布式词向量的混合型自动标引方法，利用大规模语料训练的词向量生成同维度的关键词表示向量和文本表示向量，实现关键词与文本语义相似度的计算。可以应用到搜索引擎、新闻服务、电子图书馆等领域，也可在全文检索、文本分类、信息过滤和文本摘要等任务中发挥作用。 能够更好的应对信息资源的快速增长造成信息相对过剩的问题。提高信息组织效率，方便人们高效的管理和检索文档。

分类标引工具主要完成对信息资源的中图分类标引以及知识中心分类标引。分类工具采用2种方法。1）基于浅层神经网络方法；2）采用深度学习方法。 分类标引可以针对各类中英文资源进行分类标引，方便对文献资源的管理和后期的检索使用，标引工具在实现上述功能的基础上，力求操作简单、便于维护、易于拓展。

知识检索工具主要实现对知识组织体系内容的检索，包括词条基本信息、属性信息、关系信息、分类信息等。目前开放的内容主要是在中国工程科技知识中心各协建单位深度加工内容基础上，进行筛选、归并和补充，形成的中国工程科技知识中心总表核心集（CKT-C），目前词条约20万条，词条关系约33万条，其他内容将根据知识中心统一部署和协建单位意愿逐步开放。