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基于文献计量的国际健康信息素养评估研究 被引量:9
1
作者 李信 李旭晖 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2017年第2期134-140,共7页
梳理健康信息素养评估问题的研究进展、发展脉络,把握其研究前沿,为我国健康信息素养评估研究提供借鉴和参考。以Web of ScienceTM核心合集收录的有效文献为来源,综合运用文献计量和知识图谱等分析方法,从研究现状分析、引文时序分析、... 梳理健康信息素养评估问题的研究进展、发展脉络,把握其研究前沿,为我国健康信息素养评估研究提供借鉴和参考。以Web of ScienceTM核心合集收录的有效文献为来源,综合运用文献计量和知识图谱等分析方法,从研究现状分析、引文时序分析、主路径分析和前沿追踪4个方面,对健康信息素养评估的进展和前沿进行可视化分析。结果发现:1健康信息素养评估问题自1997年开始日益受到各国学者的关注,诞生了很多经典的健康信息素养评估工具,美国在健康信息素养评估研究中遥遥领先于其他国家,我国在研究热度与研究成果上尚需很大的努力。21993-2004年健康信息素养的评估研究经历了从临床视角到公共卫生视角的转变,再到两者结合的发展轨迹。3健康信息素养评估的前沿主题主要集中在针对于特定年龄人群、特定疾病患者的健康信息素养评估,评估方式的多元化,以及评估范畴的全面化、规范化。 展开更多
关键词 健康素养 健康信息素养 评估工具 前沿追踪 计量分析 知识图谱
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文本智能计算研究的主题挖掘与演化分析 被引量:6
2
作者 胡吉明 田沛霖 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第4期139-146,共8页
[目的/意义]文本智能计算是近年来的新兴交叉学科,揭示其研究动态对情报学研究有重要意义。[方法/过程]从关键词共现网络的视角,以WOS核心合集中的文献为分析样本,借助复杂网络计算、社区划分以及可视化等技术手段,揭示了文本智能计算... [目的/意义]文本智能计算是近年来的新兴交叉学科,揭示其研究动态对情报学研究有重要意义。[方法/过程]从关键词共现网络的视角,以WOS核心合集中的文献为分析样本,借助复杂网络计算、社区划分以及可视化等技术手段,揭示了文本智能计算研究的主题结构和演化脉络,并总结归纳了其发展态势。[结果/结论]当前文本智能计算研究的结构趋于稳定,各子领域关联性较强。研究当前主要分为5个子领域,人工智能、数据挖掘是当前的领域研究热点,文本分析领域将有所突破,并成为新的研究重心。 展开更多
关键词 文本智能计算 复杂网络分析 主题结构 演化态势
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数智赋能信息资源管理新路径:指令工程的概念、内涵和发展 被引量:15
3
作者 陆伟 汪磊 +2 位作者 程齐凯 刘家伟 黄永 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2024年第1期6-11,共6页
新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,大数据、人工智能等系列数智技术对信息资源管理学科产生了深远影响。在大模型背景下,指令工程通过高质量、体系化、流程化的指令设计引导模型生成结果,是高效发挥大模型能力的重要途径,可以用于解决... 新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,大数据、人工智能等系列数智技术对信息资源管理学科产生了深远影响。在大模型背景下,指令工程通过高质量、体系化、流程化的指令设计引导模型生成结果,是高效发挥大模型能力的重要途径,可以用于解决学科相关重要问题。本文首先介绍了指令工程的概念,然后详细梳理了指令的构成要素、设计模式以及指令工程的特点和意义,并探讨了指令工程赋能信息资源管理的建设路径。未来,指令工程的研究和发展还需要关注通用及领域指令工程建设、指令工程标准化、知识产权保护、安全性和体系化测试评估等问题,以期能够在各行业复杂的应用场景中更好地发挥指令的效能。 展开更多
关键词 指令工程 大模型 信息资源管理 数智赋能
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大模型驱动的学术文本挖掘--推理端指令策略构建及能力评测 被引量:4
4
作者 陆伟 刘寅鹏 +4 位作者 石湘 刘家伟 程齐凯 黄永 汪磊 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期946-959,共14页
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点... 大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点,从上下文学习、思维链推理等角度设计推理端指令策略,构建了涵盖文本分类、信息抽取、文本推理和文本生成4个能力维度共6项任务的大模型学术文本挖掘专业能力评测框架,并选取了7个国内外主流的指令调优模型进行实验,对比了不同指令策略的适用范围和不同参数模型的专业能力。实验结果表明,少样本、思维链等复杂指令策略在分类任务上的应用效果并不显著,而在抽取、生成等难度较高的任务上表现良好。千亿级参数规模的大模型经过指令引导,能够取得与充分训练的深度学习模型相近的效果,但对于十亿级或百亿级规模大模型,推理端的指令策略存在明显上限。为了实现大模型向科技情报领域的深层嵌入,现阶段仍需在调优端对模型参数进行领域化适配。 展开更多
关键词 大模型 学术文本挖掘 指令工程 能力评测
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基于主动学习的新媒体政务互动内容情感挖掘研究 被引量:3
5
作者 郑翔 胡吉明 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第4期177-183,共7页
[目的/意义]新媒体平台逐渐成为政民交互的重要载体,准确把握新媒体政务互动内容中的情感倾向,有助于提升政府舆情把握能力与社会治理能力。[方法/过程]在BERT文本语义表示基础上,将主动学习策略与BiLSTM模型集成,进行新媒体政务互动内... [目的/意义]新媒体平台逐渐成为政民交互的重要载体,准确把握新媒体政务互动内容中的情感倾向,有助于提升政府舆情把握能力与社会治理能力。[方法/过程]在BERT文本语义表示基础上,将主动学习策略与BiLSTM模型集成,进行新媒体政务互动内容情感倾向分析,以提升模型对互动内容情感数据的有效利用。[结果/结论]针对“法律法规草案公开征求意见类”微博互动内容的实验表明,将主动学习引入BERT-BiLSTM模型后,模型的准确率、召回率及F值提升,新媒体政务互动内容情感呈现效果较好。文章所提模型科学可行,能够在减少数据依赖的情况下,提升情感挖掘的效率。 展开更多
关键词 新媒体 政务互动内容 情感挖掘 主动学习
原文传递
查询专指度与检索多样化的关系研究 被引量:1
6
作者 赵春晖 张俊 《情报工程》 2018年第4期82-94,共13页
为了研究不同查询专指度语句的多样化检索效果,进而为提高检索质量和用户体验提供借鉴。本文基于TREC(2009-2012)Web Track检索词,人工进行专指度标注,选用语言模型狄利克雷平滑、语言模型线性差值平滑和TF-IDF三种模型,使用MAP-IA,α-n... 为了研究不同查询专指度语句的多样化检索效果,进而为提高检索质量和用户体验提供借鉴。本文基于TREC(2009-2012)Web Track检索词,人工进行专指度标注,选用语言模型狄利克雷平滑、语言模型线性差值平滑和TF-IDF三种模型,使用MAP-IA,α-nDCG@k,ERR-IA@k评价多样化检索结果,对检索结果进行统计学分析和差异性检验,全面分析了查询专指度与多样化检索效果之间的关联性。实验结果表明查询词的专指度特征与多样化检索的效果间存在一定的关联。强专指度查询的多样化检索效果要明显好于弱专指度查询,特别在靠前的检索结果列表中,这种差异性最大。 展开更多
关键词 查询意图 查询专指度 检索多样化
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基于实体知识网络的政策文本关联分析——以国家创业政策为例
7
作者 黄佳妮 陆伟 于丰畅 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2024年第6期71-80,共10页
国家政治或经济目的的达成往往需要众多政策协同实施,探究政策间的关联、厘清其关系有助于政策的科学制定和有效实践。针对现有研究对政策文本关联的语义层面揭示较浅等问题,为进一步挖掘政策之间的关联关系、发现政策群中的核心政策,... 国家政治或经济目的的达成往往需要众多政策协同实施,探究政策间的关联、厘清其关系有助于政策的科学制定和有效实践。针对现有研究对政策文本关联的语义层面揭示较浅等问题,为进一步挖掘政策之间的关联关系、发现政策群中的核心政策,文章提出一种多层次政策实体知识网络的关联挖掘框架。运用命名实体识别技术抽取政策文本中的细粒度政策知识对象,在此基础上构建多层次政策实体知识网络,设计基于Jaccard距离的关联关系定量计算方法。文章以创业政策群为例构建多层次政策实体知识网络,有效揭示政策文本间的潜在关联,发现政策群中的核心政策文本,对政策文本关系进行多维度阐释。 展开更多
关键词 政策关联分析 政策文本计算 知识网络 知识抽取
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学术文本词汇功能识别——基于BERT向量化表示的关键词自动分类研究 被引量:46
8
作者 陆伟 李鹏程 +1 位作者 张国标 程齐凯 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第12期1320-1329,共10页
关键词作为学术文本中映射全文主题内容的词汇或术语,能够为知识精准检索和文本大规模计算提供重要的底层语义标签。当前学术文本中的关键词存在使用意图不明、语义功能模糊及上下文信息缺失等问题。为此,本文提出了一种基于有监督学习... 关键词作为学术文本中映射全文主题内容的词汇或术语,能够为知识精准检索和文本大规模计算提供重要的底层语义标签。当前学术文本中的关键词存在使用意图不明、语义功能模糊及上下文信息缺失等问题。为此,本文提出了一种基于有监督学习的神经网络方法,对关键词所承载的语义功能进行分类,实现对学术文本中研究问题和研究方法的识别。本文以计算机等领域为期10年的学术期刊论文为训练语料,利用BERT及LSTM方法构建分类模型,实验结果显示,本文所提出的方法较传统更优,其整体准确率、召回率和F1值分别达到0.83、0.87和0.85。 展开更多
关键词 学术文本 关键词 语义功能识别 深度学习
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我国图书情报领域近十年科研论文研究方法的演化分析——以《情报学报》和《中国图书馆学报》为例 被引量:12
9
作者 赵忠伟 黄永 +1 位作者 程齐凯 陈海华 《信息资源管理学报》 CSSCI 2017年第3期106-112,F0003,共8页
本文通过对图书情报领域的科研论文进行内容分析,从科研论文研究方法的角度揭示图书情报学科的发展情况。在通过参考已有的科研论文研究方法分类体系的基础上,分析近十年科研论文中的研究方法得出了图书情报领域科研论文研究方法的分类... 本文通过对图书情报领域的科研论文进行内容分析,从科研论文研究方法的角度揭示图书情报学科的发展情况。在通过参考已有的科研论文研究方法分类体系的基础上,分析近十年科研论文中的研究方法得出了图书情报领域科研论文研究方法的分类体系。为揭示该学科科研论文中研究方法的演化规律,笔者对近十年发表在《情报学报》和《中国图书馆学报》两本权威期刊上共2556篇论文的研究方法进行分类标注并进行演化分析。结果表明:(1)图书情报学科的研究方法越来越重视定量的研究方法;(2)《情报学报》的研究方法从一开始的以定性研究为主逐渐发展为以数据为驱动的定量研究为主定性研究为辅;(3)《中国图书馆学报》的研究方法主要以定性研究为主,近年来定量研究占比有所增长,但是仍然以定性研究为主。 展开更多
关键词 图书情报学 研究方法 科研论文 演化分析 内容分析
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ChatGPT为代表的大模型对信息资源管理的影响 被引量:141
10
作者 陆伟 刘家伟 +1 位作者 马永强 程齐凯 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2023年第2期6-9,70,共5页
OpenAI发布的新一代对话型语言模型―ChatGPT,展现了自然流畅的对话能力。原本被认为不太可能的通用人工智能曙光重现。以ChatGPT为代表的大模型是数智时代的典型技术和应用创新。面对ChatGPT强大的信息加工、荟萃、整合和生成能力,信... OpenAI发布的新一代对话型语言模型―ChatGPT,展现了自然流畅的对话能力。原本被认为不太可能的通用人工智能曙光重现。以ChatGPT为代表的大模型是数智时代的典型技术和应用创新。面对ChatGPT强大的信息加工、荟萃、整合和生成能力,信息资源管理学科机遇与挑战同在。ChatGPT在信息资源管理支撑算法与技术、信息资源建设、信息组织与信息检索、信息治理、内容安全与评价、人机智能交互与协同等方面都具有深远的影响。数智时代,人工智能大模型飞速发展,我们有必要对此保持密切关注。依托以ChatGPT为代表的大模型,通过学科技术应用范式转换、理论方法创新、治理变革,可以进一步夯实信息资源支撑“四个面向”的基础。 展开更多
关键词 ChatGPT 大模型 信息资源管理
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基于引文上下文的学术文本自动摘要技术研究 被引量:4
11
作者 陈海华 黄永 +1 位作者 张炯 陆伟 《数字图书馆论坛》 CSSCI 2016年第8期43-49,共7页
学术文本自动摘要是指对于给定学术文献,自动地抽取其核心内容,以提高用户撰写和阅读文献的效率。目前基于文本词频对句子重要性排序的自动摘要技术,无法从语义层面揭示学术文本的核心内容。本文在已有研究的基础上,引入引文上下文内容... 学术文本自动摘要是指对于给定学术文献,自动地抽取其核心内容,以提高用户撰写和阅读文献的效率。目前基于文本词频对句子重要性排序的自动摘要技术,无法从语义层面揭示学术文本的核心内容。本文在已有研究的基础上,引入引文上下文内容特征,并通过构建支持向量回归模型,综合考虑自动摘要系统中的各个特征对句子权重的影响,重新对句子重要性进行排序。基于WE-ROUGE的评测表明,相比于传统基于词频统计和图模型的方法,本文提出的算法能够有效提升自动摘要的准确度。 展开更多
关键词 文本自动摘要 引文上下文 支持向量回归 词向量
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基于用户满意度的学术文献推荐评价研究 被引量:5
12
作者 陈海华 何文静 《数字图书馆论坛》 CSSCI 2016年第4期22-29,共8页
学术文献推荐可以自动化地为学者推荐合适的文献。借助于文献推荐,用户可以在一定程度上提高文献检索的效率。鉴于当前对文献推荐的评价缺少实证研究,本文从文献推荐的内容质量、服务质量和技术能力三个方面,检验其对用户满意度和持续... 学术文献推荐可以自动化地为学者推荐合适的文献。借助于文献推荐,用户可以在一定程度上提高文献检索的效率。鉴于当前对文献推荐的评价缺少实证研究,本文从文献推荐的内容质量、服务质量和技术能力三个方面,检验其对用户满意度和持续使用意愿的影响关系。利用量表式问卷对网络用户进行调查,通过结构方程建模的方法对所回收的问卷进行分析。用户使用文献推荐服务的满意度受到推荐内容质量、服务质量和技术能力的影响,进而影响其持续使用意愿。 展开更多
关键词 学术文献推荐 推荐内容质量 服务质量 技术能力 用户满意度
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基于引文上下文的相关研究辅助生成系统设计与实现 被引量:2
13
作者 王鑫 程齐凯 +1 位作者 李信 陆伟 《数字图书馆论坛》 CSSCI 2017年第8期16-23,共8页
本文对学术文本引文上下文的定义及其识别研究进展进行梳理,考虑科研人员在相关研究撰写过程中或期刊编辑在审稿过程中的特定信息需求,探讨基于引文上下文辅助生成相关研究章节的可行性。在此基础上,对基于引文上下文的相关研究辅助生... 本文对学术文本引文上下文的定义及其识别研究进展进行梳理,考虑科研人员在相关研究撰写过程中或期刊编辑在审稿过程中的特定信息需求,探讨基于引文上下文辅助生成相关研究章节的可行性。在此基础上,对基于引文上下文的相关研究辅助生成系统的系统思路、功能模块进行设计,并以Science Direct数据库在1957—2014年收录的289 926篇计算机领域的科研文献全文网页数据作为数据源,实现相关研究辅助生成系统RWGS。结果表明,RWGS可较好满足科研人员在撰写相关研究章节或期刊编辑在审稿时更细粒度的信息需求,对传统学术数据库的检索结果有一定优化效果,同时将文献检索、文献阅读和相关研究写作三个过程有机地整合,有效改善系统用户体验,提升学术创作效率。 展开更多
关键词 相关研究 辅助生成系统 引文上下文 计算机领域
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突发公共事件网络舆情热度关键影响因素识别研究 被引量:18
14
作者 胡吉明 杨泽贤 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2022年第5期112-117,182,共7页
[研究目的]识别、分析突发公共事件网络舆情热度的关键影响因素,为提高网络舆情治理效率,引导舆情健康发展提供参考建议。[研究方法]基于信息生态学理论构建突发公共事件网络舆情热度影响因素模型,通过专家咨询,明确各因素的内涵及边界... [研究目的]识别、分析突发公共事件网络舆情热度的关键影响因素,为提高网络舆情治理效率,引导舆情健康发展提供参考建议。[研究方法]基于信息生态学理论构建突发公共事件网络舆情热度影响因素模型,通过专家咨询,明确各因素的内涵及边界;借助DEMATEL方法,对专家评分矩阵进行转换与计算,识别舆情热度的关键影响因素。[研究结论]影响突发公共事件网络舆情热度的因素分为主体、客体、本体、引体、载体5个维度和18个影响因素,主体的影响力、身份、活跃度;客体的话题类型、地域性、新颖性、重要性;引体的危机公关能力以及媒体影响力是其中的关键影响因素。 展开更多
关键词 网络舆情 舆情热度 突发公共事件 信息生态学理论 决策实行与评价实验室法
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基于解剖结构视角的医学学科画像研究 被引量:1
15
作者 陆伟 李信 任珂 《信息资源管理学报》 CSSCI 2018年第3期12-24,共13页
文章在对学术大数据背景下的学科画像需求进行分析的基础上,以医学学科为例,尝试从解剖结构视角出发,对医学从整体、系统、器官和疾病层面进行学科画像,以描绘医学领域的成长历程和发展趋势。首先,文章以MeSH词表中的"Anatomy Cate... 文章在对学术大数据背景下的学科画像需求进行分析的基础上,以医学学科为例,尝试从解剖结构视角出发,对医学从整体、系统、器官和疾病层面进行学科画像,以描绘医学领域的成长历程和发展趋势。首先,文章以MeSH词表中的"Anatomy Category"解剖学大类为基础,分别与SnoMed CT、UMLS和CHV三个词表建立同义映射、实现解剖词汇扩展;然后,以1809—2016年间PubMed收录的全部文献为研究数据集,利用解剖词汇的"绝对频率"和"相对频率"等统计指标和人体图、热图等可视化方法对医学领域进行挖掘、统计分析和可视化。结果表明,从解剖结构视角看,医学总体从单知识点研究转向多个解剖结构共同作用研究,研究的精度也趋向细粒度化和微观化;除此之外,医学学科画像还可以全方位展示医学学科成果发布、研究方向变动、疾病探索深度等内容。 展开更多
关键词 学科画像 解剖结构 画像标签 可视化 医学大数据
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西藏文化产业指标体系构建研究——基于层次分析法和熵权法的对比实证分析 被引量:12
16
作者 陆伟 王玉琦 《西藏民族大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 2020年第1期81-86,93,共7页
文章以波特的"钻石模型"作为基本理论框架,构建了西藏文化产业发展指标体系,并采用了主观赋值的层次分析法(AHP)和客观赋值的熵权法(Entropy),收集了西藏7个地区文化产业的相关统计数据,通过统计核算得出西藏各个地区文化产... 文章以波特的"钻石模型"作为基本理论框架,构建了西藏文化产业发展指标体系,并采用了主观赋值的层次分析法(AHP)和客观赋值的熵权法(Entropy),收集了西藏7个地区文化产业的相关统计数据,通过统计核算得出西藏各个地区文化产业发展指数和排名。同时,文章对指标排名结果进行了分析,提出西藏各地应该合理把握资源,因地制宜发展特色民族文化产业的建议。 展开更多
关键词 西藏文化产业 评价指标体系 层次分析法 熵权法
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非物质文化遗产知识本体构建系统的设计与实现——以西藏“锅庄”、“堆谐”为例 被引量:20
17
作者 黄永 陆伟 +1 位作者 程齐凯 邓胜利 《西藏民族学院学报(哲学社会科学版)》 2016年第1期20-26,154,共7页
本文以"锅庄"、"堆谐"两种具有代表性的西藏非物质文化遗产为例,分析了西藏非物质文化遗产知识本体构建的重难点,对其中的关键问题如领域数据集构建、领域文本分词、本体标注、本体关联、本体可视化等进行了研究,... 本文以"锅庄"、"堆谐"两种具有代表性的西藏非物质文化遗产为例,分析了西藏非物质文化遗产知识本体构建的重难点,对其中的关键问题如领域数据集构建、领域文本分词、本体标注、本体关联、本体可视化等进行了研究,在此基础上设计并实现了一个面向文本与多媒体数据的非遗知识本体构建系统,并在此基础上构建了一个具有一定规模的非遗知识本体库。 展开更多
关键词 非物质文化遗产 本体构建 本体系统
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基于层次注意力网络的论证区间识别研究 被引量:2
18
作者 王鑫 程齐凯 +1 位作者 马永强 罗卓然 《情报工程》 2020年第3期52-62,共11页
学术文本论证区间识别是一项论证学术文献内容和分析修辞结构的研究,针对当前研究过多依赖人工经验来构建规则和特征的现状,以及论证区间识别研究存在时效性差、泛化能力弱等问题,本文采用基于层次注意力机制的HAN深度学习模型对学术文... 学术文本论证区间识别是一项论证学术文献内容和分析修辞结构的研究,针对当前研究过多依赖人工经验来构建规则和特征的现状,以及论证区间识别研究存在时效性差、泛化能力弱等问题,本文采用基于层次注意力机制的HAN深度学习模型对学术文本论证区间识别进行了研究。本文首先构建了一个基于层次注意力机制的论证区间识别模型,阐述了该模型的整体架构和作用机制。其次,针对生物医学领域提出了一个论证区间9分类体系,在PubMed生物医学数据集上,用LSTM和SVM两种文本分类算法与HAN模型进行对比实验。研究结果表明,本文所采用的HAN模型在各个类别的论证区间识别上效果均为最优,F1值达到了0.90,能够较好的完成论证区间识别研究。最后,对实验结果进行错误总结和分析,并指出了下一步的研究方向。 展开更多
关键词 层次注意力网络 论证区间 深度学习 文本分类
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基于关键词共现的学科领域研究空白(Research Gaps)发现 被引量:10
19
作者 肖香龙 李信 +1 位作者 高寒 程齐凯 《情报工程》 2018年第6期37-50,共14页
文章首先对知识发现和研究空白(Research Gaps)发现的相关研究现状和问题梳理,设计和实现了一个基于关键词共现的学科领域Research Gaps发现算法;然后,以Web of Science中图书情报领域在1900-2017年的全部文献为研究对象,利用提出的算... 文章首先对知识发现和研究空白(Research Gaps)发现的相关研究现状和问题梳理,设计和实现了一个基于关键词共现的学科领域Research Gaps发现算法;然后,以Web of Science中图书情报领域在1900-2017年的全部文献为研究对象,利用提出的算法进行图书情报领域Research Gaps识别,并对识别得到的Research Gaps填补文献与普通文献从时间分布、类别分布和著者分布等方面进行对比分析。研究结果表明:(1)本文提出的Research Gaps发现算法能够较好的发现图情领域中有实际意义的Research Gaps,为推广至其他学科奠定基础;(2)Research Gaps填补文献较普通文献具有较高的影响力。 展开更多
关键词 关键词共现 RESEARCH Gaps发现 非相关文献 图书情报领域
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基于细粒度关键词引用网络的领域知识多维分析 被引量:2
20
作者 王佳敏 陆伟 +1 位作者 程齐凯 秦春秀 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第7期733-744,共12页
针对关键词引用网络中存在的节点语义角色缺失和关联关系单一的局限,本文通过学术文本语义功能增强网络中节点及其关联关系的语义信息,提出了一种细粒度关键词引用网络。首先对学术文本内容进行解析,抽取文献关键词、引用关联、引文上... 针对关键词引用网络中存在的节点语义角色缺失和关联关系单一的局限,本文通过学术文本语义功能增强网络中节点及其关联关系的语义信息,提出了一种细粒度关键词引用网络。首先对学术文本内容进行解析,抽取文献关键词、引用关联、引文上下文、引用对象等信息,并对其词汇功能和引用功能进行识别。接着采用复杂网络图方法构建细粒度关键词引用网络,从引用功能敏感的子网分析、特定节点的多维关联分析和细粒度领域知识演化分析三个方面进行领域知识多维分析,并以ACL(Association for Computational Linguistics)会议论文集为例进行实证研究。结果验证了本文所提出方法的有效性,发现了NLP(natural language processing)领域知识间的使用、扩展和对比模式,揭示了特定研究问题的发展情况或特定方法的应用情况,刻画了领域知识的细粒度演化脉络。本文扩展了知识网络的研究方法和深度,也为领域知识多维分析提供了新的视角和路径。 展开更多
关键词 关键词引用网络 多维关联分析 词汇功能 引用功能 细粒度知识演化
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