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[期刊] 图书馆建设
[作者]
白华
针对用户标注的弱点，在标签的基础上构建本体框架并赋予标签丰富的语义，有助于进一步改善知识组织系统的性能。在大量标签数据的支持下，提取知识框架是一种建立本体框架的有效方法，提取方法主要采用特征或属性概括法，即针对一类标签集合的共同特征抽取它们的上位概念，并根据这些上位概念的关系建立知识框架。对基于两种系统的语义分析而构建的可以整合标签和概念本体的兼容本体进行分析可知，它吸取了用户标注的灵活、多元、表达性强大的特征，提高了知识组织系统的组织能力和标引功能；同时，也改进了用户标注系统的语义能力，使之具有丰富的结构和语义表达功能。
关键词：
用户标注 本体框架抽取 知识组织系统
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
原欣伟 杨少华 王超超 杜占河
【目的】为了发挥用户创新社区及领先用户在企业开放式创新中的作用,对用户创新社区情境下的领先用户识别方法进行研究。【方法】结合领先用户特征,利用用户创新社区中的用户数据,从用户内容信息和行为数据两方面抽取用户特征,并在此基础上提出基于随机森林分类的领先用户识别方法。并以小米社区的MIUI论坛为例进行实例分析。【结果】实验结果表明,本文提出的识别方法在领先用户和非领先用户之间具有较好的区分度。【局限】不同产品领域用户创新社区的用户生成内容和行为数据有一定差异,本文仅以讨论小米手机操作系统的MIUI论坛为例,涉
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张海潮 王昊 唐慧慧 薛蔚
[目的/意义]探讨中文社会科学领域题名关键词最佳抽取模型,用以获取引文题名关键词,完成附加关键词的抽取。[方法/过程]文章以2014年CSSCI全部文献的题名为语料,运用条件随机场(CRFs),通过探究不同特征(或集合)和参数对关键词识别的影响,构建字角色标注的题名关键词标引模型,最终迁移应用到引文题名。[结果/结论]通过实验,获得最佳题名关键词标引模型,F1值可达到52.03%,每篇原文可获得附加关键词9个左右。在恰当的特征组合与参数下,构建的标引模型可以有效完成附加关键词的获取工作。[局限]语料中的每个关键词平均出现两次可能会影响机器学习的效果,原文与引文题名的差异可能影响模型的适用性,此外模型得到的附加关键词尚需进一步斟酌选择。
[期刊] 情报科学
[作者]
李枫林 柯佳
【目的/意义】从大量非结构化文本中抽取出结构化的实体及其关系,是优化搜索引擎、建立知识图谱、开发智能问答系统的基础工作。【方法/过程】介绍了深度学习框架下不同神经网络模型实现实体关系抽取的方法,比较了各种模型的优劣势,结合远程监督和注意力机制进一步提高关系抽取性能,最后指出了深度学习模型的不足及未来发展方向。【结果/结论】实验发现,卷积神经网络擅长捕获句子局部关键信息,循环神经网络擅长捕获句子的上下文信息,能反映句子多个实体之间的高阶关系,递归神经网络适合短文本的关系抽取。如果模型能结合自然语言的先验知识
关键词：
深度学习 神经网络 实体关系抽取 词向量
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
阳广元
以国内2002年1月至2016年5月间发表的与基于本体的信息抽取有关的期刊文献为分析对象,运用内容分析法从领域本体的构建及基于本体的信息抽取方法、信息抽取模型、信息抽取算法、信息抽取系统、信息抽取的应用领域等6个方面对国内该领域的研究现状与热点进行分析,认为目前国内该研究领域具有研究内容从理论走向实践、研究主体多样性、尚未形成核心作者和核心团队等特点,指出本体构建的自动化及基于本体的信息抽取的评估机制、信息抽取的实践应用将成为未来的发展趋势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋婷 孙建军
［目的 ／意义］概念非等级关系抽取是本体构建的必要步骤，学术文献作为一种重要的学术资源类型，本文主要利用其结构特点来进行本体概念非等级关系的抽取。［方法 ／过程］首先，在本体概念抽取的基础上，对文献中概念的类型进行分类，以便于后期关系动词搭配的概念类型来排除不符合条件的三元组；其次，确定学术文献中的关系类型，并采用Ｃ－ｖａｌｕｅ方法抽取表示关系的动词，进行本体关系的表示；再次，评价概念对的关联性，利用互信息法对概念对进行排序并去除非相关概念对，实验表明该方法非常有效；最后评价概念对与关系动词的关联，分析影响三元组关联的因素，再采用实验确定模型挖掘三元组，实验比较现有的关联规则挖掘的方法。［结果．．．
关键词：
本体构建 非等级关系抽取 关系抽取
[期刊] 情报学报
[作者]
蒋婷 孙建军
等级关系抽取是领域本体自动构建的必经阶段,目前研究主要集中在生物医学领域,此外还存在现有方法效率不高的问题。本文提出一种面向领域学术资源的概念等级关系抽取的方法。首先,从概念抽取阶段开始,将学术文献中的概念分为方法/任务/工具/资源类术语,采用层叠条件随机场与C-value和规则相结合的方法分别对各个术语类型进行抽取,得到初始的分类术语;其次,在已有的术语类别限定下,结合外部词库和基于Web的方法抽取等级关系概念对;最后,采用基于图的方法将概念对生成图模型,再利用图剪枝方法生成概念等级关系。实验采用领域学
关键词：
本体构建 等级关系抽取 术语抽取
[期刊] 图书情报工作
[作者]
聂卉 黄贵鹏
重点研究基于语义标注样本的Web信息自动抽取的实现方法。借助自然语言处理框架GATE,首先引入领域本体对样本网页内容进行语义标注,精确定位出待抽取的语义项,并据此将样本网页解析为S-DOM树。从S-DOM树中抽取出语义项的特征描述,形成样本实例并采用机器学习算法归纳抽取规则,自动生成包装器。抽取过程中,通过比较网页结构的相似度,系统能够感知网页的变化,主动学习并扩展规则库。试验结果表明,由于精确定位保障了学习样本的质量,小样本学习生成的包装器能够达到较为理想的查全率和查准率。
关键词：
Web信息抽取 语义标注 包装器
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵文娟 刘忠宝
文章研究的目的是从众多非结构化的网络文档中抽取出与某一主题事件相关的各种信息，对信息进行合并、提取，然后依据相应的规则填槽到主题事件框架槽中，供用户进一步的查询提供依据。研究方法是通过对基于汉语框架的网络事件抽取流程的介绍，对流程中使用的技术和方法进行了描述。最后通过＂空难＂框架下的＂德国之翼坠机事件＂为例对方法的有效性进行了验证。
关键词：
事件抽取 汉语框架 信息抽取 文本聚类
[期刊] 情报学报
[作者]
唐琳 郭崇慧 陈静锋 孙磊磊
基于学术文献构建领域本体对促进领域学科发展具有重要的意义。本文提出了一种以中文学术文献为数据源,半自动化抽取领域本体层次关系的框架方法。首先,构建了一个通用的领域本体层次关系的细粒度研究框架。其次,设计了一种新的概念表示方法,融合了深度学习方法得到的概念语义特征和上下文的时间序列词频。进一步结合了AP聚类、Prim算法和Web搜索引擎的查询数据,提出了基于规则推理的本体概念层次关系抽取算法(RROCHE),实现了半自动化概念层次关系抽取。最后,基于中文分词领域的中文学术文献数据,通过数值实验方法讨论了方法的可行性和有效性。本文提出的框架方法也非常容易推广并应用到各领域本体层次关系任务中。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
肖怀志 李明杰
“正史”纪传体因人记事的体例,造成了同一史实散见于史书不同篇卷的弊端。为满足专业研究者查找史实全貌的需要,本文选取较有代表性的《三国志》为例,通过历史年代本体建立的语义关联来聚集相关历史年代知识元,达到聚集同一或相关史实的目的,为古籍数字化知识发现功能的实现提供了一条全新的思路。
[期刊] 情报学报
[作者]
王亚芬
本文研究了决策支持系统数据库建设中的智能数据抽取技术，分析并设计了数据抽取方案，设计并实现了智能前端抽取系统和端点用户视图，还对数据抽取的算法和操作作了研究。
关键词：
智能数据抽取,智能前端系统,端点用户视图
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郑梦悦 秦春秀 马续补
[目的/意义]近年来,科技文献资源呈爆炸性增长,海量科技文献中依旧存在大量非结构化摘要。非结构化摘要一方面不利于学者阅读与理解;另一方面不利于对摘要内部信息进行知识的自动化抽取和相应的检索。研究科技文献非结构化摘要的知识表示模型及其自动化抽取方法,对学者快速阅读和机器自动化处理具有重要意义。[方法/过程]文章在分析科技文献非结构化摘要结构的基础上,结合知识元本体理论,构建了一个面向科技文献非结构化摘要的知识元本体模型。通过分析非结构化摘要的写作特征,将文本按句子级划分为目的、方法、结果或结论三个要素,统计每个要素句中的线索词、句型和位置,建立相关规则库,根据本体模型和规则库构建相关抽取算法。最后,下载《计算机技术与发展》中的部分文献进行实验。[结果/结论]通过增加句型集和线索词集,完善了非结构化摘要的要素,构建了非结构化摘要知识元本体模型。实验结果表明,根据本文提出的模型能有效地对非结构化摘要中的知识元进行抽取。[局限]实验的不足之处是需要人工对摘要中的句型和线索词进行归纳总结。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾刚 赵雪芹
[目的/意义]基于知识元研究视角探索知识抽取与组织方法,提高万里茶道数字资源开发利用效率。[方法/过程]构建知识元语义描述模型,基于该模型实现万里茶道知识抽取,并利用深度学习实现对知识语义层面的细粒度组织。[结果/结论]实现对细粒度、多维关联知识的揭示与展示,推动万里茶道历史人文资源的活化和保护。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
董坤
[目的/意义]针对非物质文化遗产(简称非遗)现有组织方法的不足,提出了一个基于知识元的非遗知识抽取与组织方法以实现对细粒度非遗知识的揭示与利用。[方法/过程]文章在现有知识组织方法的基础上,构建非遗知识元语义描述模型,基于该模型提出非遗多元知识及其知识之间语义关系的抽取方法,[结果/结论]实现了非遗知识的细粒度、多维关联组织与聚合。
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