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[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] 范少萍  安新颖  逯万辉  
[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以Me SH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用Pub Med中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度
[期刊] 中国远程教育  [作者] 林木辉  
学习者的相似性反映了学习者之间相近的学习经历,将相近者组织成一个具有共同学习兴趣和目标的共同体,可以增强虚拟学习社区中各组成要素的耦合与连接,提高学习者的学习效果和黏度。本文基于领域本体提出一种能够描述学习者个性化特征的VSM模型,并以此为数据结构,设计了一种能有效计算学习者相似性的算法。实验结果表明,利用概念之间继承和包含关系,算出概念相关度,能快速计算出学习者特征向量之间的相似度;得出的结果较好地反映了专家分组经验,为提高虚拟学习社区的个性化和智能化提供了关键技术支持。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 孙晓玲  丁堃  
随着深度学习在自然语言处理、图像识别等领域的成功应用,将其有效的方法引入到知识计量中,可以为知识计量方法研究提供一个新的研究视角和工具。文章对深度学习中的表示学习和知识计量研究进行了综述,探讨将表示学习引入到知识计量中进行知识单元表示,以知识单元表示学习为基础,开展一系列的应用研究,并对未来发展前景进行展望。此研究将在知识单元层面,以语义表示为基础,改进知识计量的研究范式,推动知识计量的发展。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 郝雯柯  杨建林  
[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架,以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先,使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维,再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类,从而获得全局主题;其次,构建新兴主题指标计算公式,基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题;最后,通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题,以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究,并采用资料验证法进行方法有效性分析,结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 张军亮  
[目的/意义]将不同系统、不同类型的医学信息资源统一关联起来,挖掘和发现其中的医学信息和知识,为临床医生的临床决策和科学研究提供信息服务。[研究设计/方法]在分析医学信息资源发现服务存在问题的基础上,针对临床医生的信息需求和医学信息资源的特点,构建了包含资源层、资源融合层、资源服务层和医学语义与医学知识库的基于语义关联的多源医学信息资源发现服务系统模型;就中文医学语义映射、语义存储结构、语义采集和基于语义关联的资源发现等系统关键技术进行了研究和设计;从语义解释空间和知识关联进行了实例分析。[结论/发现]该资源发现服务系统模型从语义层次实现了语义关联发现。[创新/价值]将医学语义引入医学信息资源服务系统中,为人口健康信息平台的医疗健康大数据深度挖掘和广泛应用等提供一定借鉴。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张莉曼  张向先  吴雅威  卢恒  
[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张莉曼  张向先  吴雅威  卢恒  
[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 贾茜  张斌  
文章对关键词进行分解,抽取学科意义上的最小不可分词,以此表征主题元。借鉴认知语言学中的层次模型与概念整合的相关研究,详述了主题元的语义表示,同时论述了利用主题元进行认知结构分析的基本过程。在方法论上,研究从物理统计分析层面拓展到认知层面,补充了知识网络方法。
[期刊] 情报学报  [作者] 袁满  刘梦琪  牟梦宁  
本文通过对国内外知识图谱标准化研究和发布情况的系统梳理与剖析,发现当前知识图谱标准化过程中缺乏对底层语义关系结构和表示的标准化。因此,本文首先在MDR (metadata registries)概念元模型的基础上,扩充了语义关系类型和关系表示,构建了一个标准的、可扩展的、通用的知识图谱语义关系元模型,为知识图谱中语义关系的构建提供了必备的语义要素,实现从传统数据语义结构向知识图谱语义结构的迁移。其次,为实现语义关系表示的标准化,以该标准化元模型为指导,构建知识图谱语义关系标准化本体栈,为知识图谱语义关系标准化提供了从语义关系结构到表示的标准构建体系。最后,以石油领域井下作业业务需求为背景,对其中涉及的语义关系进行注册,并据此实现了石油领域井下作业知识图谱中语义关系的标准化,验证了本文提出的知识图谱语义关系元模型的合理性和正确性,提出的知识图谱语义关系元模型具有创新性。
[期刊] 情报学报  [作者] 李有梅  
本文提出了一种通过构造主题树形结构去衡量文献知识量的一种方法,并给出了测量局部知识量的两个指标,深度和平均宽度。对该方法的实际可能性做了讨论
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 王晓光  翁梦娟  侯西龙  雷珏莹  
注疏是对古代典籍注释及再注释而形成的文本,不仅反映注疏者对古籍文本的认知理解,也是后人理解、传承与传播思想与文化的重要基础。利用本体和纳米出版物等语义技术对注疏文本进行知识表示和语义化建模,可以揭示注疏文献中蕴含的知识间的语义关系,并实现注疏文献的语义化出版与再造。为验证注疏知识表示和语义化建模方法的可行性及实用性,本文设计了包含引用关系的阐释本体,并以部分注疏文本为语料,实现了以纳米出版物为独立出版单位的注疏语义化表示与引用关系推断。实验证明,阐释本体可作为单语篇注疏知识单元结构化和跨语篇注疏知识单元关联化的数据模型,助力注疏文献的数据化处理与价值增值。注疏知识的语义化表示路径可以为古籍知识库建设、语义出版和数字化再造提供参考。图6。表5。参考文献41。
[期刊] 数据分析与知识发现  [作者] 余传明  冯博琳  安璐  
【目的】通过在标注资源丰富的源领域中学习,并将目标领域的文档投影到与源领域相同的特征空间中去,从而解决目标领域因数据量较小难以获得好的分类模型的问题。【方法】选择亚马逊在线购物网站在书籍、DVD和音乐类目下的中文、英文和日文评论作为实验数据,在卷积神经网络和结构对应学习的基础上提出跨领域深度表示模型(CDDRM),以实现不同领域环境下的知识迁移,并将其应用到跨领域情感分析任务之中。【结果】实验结果表明,CDDRM在跨领域环境下最优的F值达到0.7368,证明了该模型的有效性。【局限】CDDRM针对长文本的
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 董坚峰  胡凤  
知识表示是指把知识载体中的知识因子和知识关联表示出来,以便人们识别和理解知识,是知识发现、知识挖掘和管理决策的前提和基础。本文在简述本体知识表示的基础上,采用OWL描述本体知识,阐述了基于OWL本体的知识表示过程,最后展示了一个生物领域本体知识表示实例。
[期刊] 情报杂志  [作者] 吴菲菲  陈肖微  黄鲁成  李睿毓  米兰  
[目的/意义]基于技术演化路径识别方法研究的现状,提出一种基于语义相似度的有向有权网络技术多主题演化路径识别方法,有助于企业依据自身优势和目标定位,选择研发方向和实现路径。[方法/过程]利用文本挖掘中的主题模型将专利文本向量化,计算具有引用关系专利之间的主题相似度,构造有向有权网络,并利用JAVA编写的遍历算法识别出涵盖特定技术领域的多主题演化路径,供企业把握领域内技术主题的发展变化。[结果/结论]以太阳能电池板为例的研究结果表明,该方法可以有效的识别出太阳能电池板技术围绕五个主题在不断演进的路径。与传统
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