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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谢红玲 奉国和 何伟林
[目的/意义]科技文献数量增长迅猛,自动文本分类技术可以提高文献分类效率与准确率。深度学习在自然语言语义分析中效果明显,基于深度学习的语义分析可以对科技文献进行有效分类。[方法/过程]为了进行对比实验,分别对科技文献数据做了去停用词和不去停用词处理,再用Word2vec工具进行词向量训练,使用简单RNN,LSTM和GRU深度学习模型进行分类比较。[结果/结论]实验结果表明,简单RNN,LSTM和GRU均对未去停用词的科技文献分类效果较好;三个深度学习模型中LSTM的分类效果最好,使用简单RNN和LSTM进行科技文献的语义分类时,Adam和SGD优化器对模型的优化效果最好;使用GRU时SGD和Adadelta优化器对模型的优化效果最好。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周丽红 刘勘
针对面向结构特性的科技文献分类问题,通过关联规则的分类方法将科技文献划分为不同的类型:综述型、理论型和应用型。首先对科技文献数据分词等进行预处理;然后通过PredictiveApriori关联算法挖掘关于类别特征项的频繁项集,构造科技文献分类的分类器;接着对分类科技文献进行分类规则匹配,判定所属类别;最后通过实验对分类性能进行评估,并通过对比证明了本方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾文 李辉 徐红姣 李智杰 袁芳
[目的/意义]为了解决从海量科技文献数据中进行有效数据分析的问题,学习高级的抽象特征,需要引入深度学习技术,科技术语可以表征科技概念,表达科技数据(非数值的科技数据)的核心内容,是科技数据情报分析的重要内容之一。[方法/过程]文章重点介绍基于深度学习技术的科技文献向量表示方法,探索深度学习技术在科技术语抽取中的可用性问题,并在真实有效的科技数据集上做出实验性的分析和结论。[结果/结论]实验结果表明:深度学习技术在科技文献的数据表示和科技术语抽取方面具有一定的可应用性。[局限]本文的实验数据有限,在数据量具
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张孝飞 孔繁秀
针对科技文献检索关键词机械匹配法的弊端，阐述了查询主题词语义概念扩展的方法，分析了扩展词条权重分配方案，探讨了科技文献各分块对查询主题词检索的重要度，提出了基于语义概念分析的科技文献主题检索模型。实验证明，本研究提出的主题检索方法其综合性能得到了极大的提高。
关键词：
语义分析 科技文献 主题检索 权重计算
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘江峰 林立涛 刘畅 何洪旭 吴娜 沈思 王东波
[目的/意义] 探索不同社会科学学科间差异，支持学科建设、科技检索服务，进一步完善文献学科的分类体系。[方法/过程] 基于多种深度学习模型和预训练语言模型构建社会科学文献学科分类器，利用CSSCI目录中的20多个一级学科中近350万篇文献构成的数据集进行实验；利用Sentence-BERT输出摘要句子向量并进行层次聚类，根据聚类结果划分学科组，并计算模型对于不同学科组的分类性能以缓和学科交叉的影响；利用模糊准确性指标输出模型对每条记录输出的前N个高概率学科以弥补原有学科分类的局限性。[结果/结论] 在“摘要+标题”上使用深度预训练语言模型取得最佳性能；基于层次聚类所得的学科组进行的分类较单一学科性能有所提升；模型的模糊准确性在N=3时能够达到96%。[局限] 未考虑从全文文本上获取更丰富的文献学科特征进行自动分类。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨春艳 潘有能 赵莉
［目的 ／意义］传统的文献主题提取方法主要是通过关键词、摘要、全文等提取文献的主题内容，使得主题内容不全面或存在＂噪音＂，而从文献内容语义出发，结合引用内容提取文献的主题，能够更加准确地提取出多文档的主题内容。［方法 ／过程］提出一种面向多文档的基于语义和引用加权的科技文献主题提取算法，利用文献的引用内容和关键词构建ＬａｂｅＬｅｄ－Ｌｄａ主题模型，形成文档－主题概率向量，再根据Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类方法聚类文档，提取每类文档集的主题内容。［结果 ／结论］以Ｐｕｂ ｍｅｄ生物医学数据库中的数据作为实验数据，测试该方法的可靠性，结果证明该方法能够准确、全面地提取出多文档的主题内容。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐勇 陈建国 胡凌云 张林 周善英
文章从内涵和外延两个角度研究了科技文献相似性度量问题,首先从科技文献内涵的角度在文献特征词字符匹配基础上采用泛化方法将待推荐文献关键词与当前文献关键词及其父/子关键词进行匹配;然后从外延角度结合科技文献项目的特点将文献共引因素引入文献相似性度量;最后根据关键词泛化相似度和共引关联度定义混合相似度(HS)对候选科技文献进行排序推荐,理论分析和实验数据表明,该算法能够在一定程度上避免遗漏"特征词字符不同,但语义相似"科技文献的问题。
关键词：
科技文献 语义关系 相似性度量 算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
冷伏海 白如江 祝清松
针对目前知识抽取技术无法精确抽取学术文献中提及的具体理论方法和性能指标参数等问题,综合运用语义标注技术、规则抽取技术以及正则表达式技术,提出一种面向科技文献的混合语义信息抽取方法。该方法首先对科技文献进行语义标注,得到相关学术术语。然后,构造抽取规则,抽取文献提及的与具体性能指标相关的句子。最后,采用正则表达式技术从相关句子中精确抽取出关键性能指标。对碳纳米管研究领域科技文献语义的信息抽取证明,该方法能迅速、有效和准确地抽取科技文献主要创新研究内容和性能指标。
关键词：
科技文献 信息抽取 语义标注 正则表达
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
武建光 苏云梅 于琦 贺培风
文章分析了目前几种文献分类模型的不足,提出了基于"知识元"的学术文献分类模型,模型由语义标注、结构化操作、知识划分三个功能模块衔接组成。模型能够科学解决目前分类模型的不足,并在实际应用中体现出精准标注与精准划分的分类优势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
罗宏宇 刘伟
［目的/意义］信息资源爆炸式增长使科技文献知识的组织趋于自动化，文献自动标引是组织构建科技文献数字资源的基础和关键。针对目前科技文献自动标引语义粒度不够精准以及难以适应大规模海量文献标引的问题，提出了基于语义层级细粒度的自动标引方法。［方法/过程］在传统知识组织自动标引方法的基础上，对知识组织工具中的语义资源进行深入挖掘，借助知识组织中概念间的语义层级结构对概念信息进行语义扩展，并设计基于语义层级细粒度的概念遴选方法以解决传统方法标引效率过低的问题，从而实现对大规模文献的概念高效标引。［结果/结论］实验结果表明，文章所提出的方法较好地实现了概念表示效果，有效降低了不相关概念在标引结果中出现的几率，并且在提高了标引结果文献相关性的同时大大减少了标引所需的时间，实现了知识组织工具在自动标引领域更深层次的利用，为科技文献数字资源的挖掘计算提供有价值的参考和支持。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王晓笛 祝娜 白如江 王效岳
利用语义角色标注技术对文献进行标注,以句子为最小单位进行文献的语义相似度检测。提取文献中所有词语的上位词,为每篇文献形成句子-词-语义角色-上位词四部图。语义相似的句子对比参照四部图确定,最终计算出两篇文献相似句子的Jaccard系数作为两篇文献的语义相似度。实验结果表明,所识别出的语义相似度较字粒度Jaccard系数法、词粒度Jaccard系数法、Winnowing Jaccard系数法等高出13%,然而受语料库限制,本方法还有很大的提升空间。
关键词：
语义角色标注 科技文献 相似度检测
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
安波
文章研究学术文献分类中的长尾现象和新分类问题，提出基于提示学习的小样本文献分类方法，旨在实现低资源场景下的文献自动分类。借助大规模预训练语言模型的文本表示与生成能力，在提示学习框架下分析不同的提示模板、文献字段、文献类别表示、样本数等信息对低资源文献分类的影响。实验结果表明：通过合理的设计提示模板、文献类别表示、文献字段等信息，模型能高效实现低资源场景下的文献分类（50-shot的分类F1值约85%），是传统文献分类算法的重要补充；但在处理细粒度文献分类时存在分类错误问题，需要完善。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
沈思 孙豪 王东波
[目的/意义]针对目前医学文本中疾病—基因等实体关联关系在知识发现中结合主题的研究较少,不足以揭示医学领域知识在主题层面的深层语义关联关系,提出了一套结合全文文本和领域知识主题的语义相似度计算方法。[方法/过程]以肿瘤期刊全文本为研究对象,用TWE模型进行词向量和主题向量的词嵌入表示,基于Siamese Network框架结合文本和领域知识主题进行相似度计算。[结果/结论]实验表明,该研究所提出的相似度计算方法在验证集中的预测F值达94%,最后通过对测试集数据进行聚类分析,从高、中、低频以及未进行临床注册实验的角度对疾病和关联基因进行分析,发现当前的热门研究以及未来可能成为研究热点的靶点基因。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
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