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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杜薇薇
科技文献抄袭现象伴随着科学技术的发展时有发生,这严重损害了文献原作者,也对科技文献的严肃性提出了挑战。本文利用分词技术提取文献特征向量,并结合动态规划算法对文献的相似度给出具体评价,针对不同抄袭的现象,发现其中存在的规律,具体问题具体分析。最后给出实际实验结果,为文献评审提供参考。
关键词：
特征向量 相似度 中文文献 自动分词
[期刊] 软科学
[作者]
宋博文 栾春娟
针对技术会聚评价指标存在的不足,以综合评价技术会聚过程中技术领域的影响力及关联度两个重要维度出发,分别采用关联规则探析发生技术会聚的领域,交叉影响分析法测度技术领域间的影响力方向及作用强度,并以此为基础通过对技术会聚网络进行特征向量中心度分析得出技术会聚影响力指标。实证结果显示,评价指标具有明确的理论意义及实践价值,能够被应用于会聚过程中技术领域价值的判定。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
许海云 方曙 付鑫金
运用社会网络分析的特征向量中心度测度影响力的方法对期刊影响因子进行加权。实证分析表明,基于特征向量中心度加权的影响因子可以解决影响因子对不同期刊间的引文等同等重看待的问题。
关键词：
期刊评价 特征向量 影响因子
[期刊] 情报学报
[作者]
韩青 周晓英
文献相似度计算是文献检索、文献分析等应用的基础性工作,计算结果将直接影响相关应用的最终效果。文献共被引信息是其区别于普通文本的重要特征,它能有效显示文本之间的关联特征,可以充分利用该特征信息来提高文献相似度计算的有效性与可靠性。本文将文献语义特征与共被引特征引入文献相似度计算过程,在向量空间模型的基础上,提出了一种旨在优化文献相似度计算的混合模型。通过对高校图书馆、网络舆情、信息质量等七个情报学细分领域文献进行计算验证,结果显示本文提出的模型能充分利用文献特有的共被引特征,弥补向量空间模型特征量不足的问题,改善文献相似度计算的整体性能。
[期刊] 情报学报
[作者]
叶新明
本文通过对现有中文自动分词算法的分析，提出了适于中文文献自动分类的自动分词算法。该算法通过建立机读词表，以《中图法》作为分类标准，对中文文献实现了自动分类。通过对财政金融类文献的测试，其准确率可达７９％。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
颜端武 成晓 甘利人
文本相似性测度被广泛用于计算用户提问与文档资源相关程度以及基于内容相似资源推荐。OCVSM是一种基于领域本体和概念向量相似性测度的方法。该方法将军用飞机领域知识本体OntoAvion的概念集作为词汇抽取特征项,根据本体中概念间的关系确定特征项的相似度,最后利用余弦算法计算文本向量相似度。实验证明,该方法与基于语言学词典的相似性测度方法相比,更接近用户对文本相似性的判断。表10。图5。参考文献10。
关键词：
相似性测度 领域本体 概念向量 文本处理
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 张坤
本文对作者开发的两个中文文献自动分类系统的工作原理、方法、数学模型和实现技术进行了比较全面的介绍。
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 顾晓明 王丽霞
本文介绍了上海交通大学电脑应用技术研究所开发的中文文献主题自动标引系统ＣＳＡＩＳ２．１的主要思路、基本算法及其基本结构
关键词：
自动标引,中文文献,主题词
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵登鹏 熊回香 田丰收 李昕然
[目的/意义]针对序列比对算法在文本相似度中的应用,改进全局比对算法并提高该算法的准确性,同时,应用局部比对算法有效解决内容差异或长短差异较大的两文本进行比对的问题。[方法/过程]首先,利用HanLP中的CRF模型对在线学术资源中文文本数据集进行规范化处理,构成中文序列集;然后,使用最新的中文维基百科语料训练Word2Vec模型来构建语词对打分矩阵;最后,基于打分矩阵和改进的打分规则,对进行全局比对/局部比对的两中文序列进行比对并获得比对的最优解,回溯该最优解,获取最优解的比对路径,计算两中文序列的相似度。[结果/结论]实验结果表明,相较于目前全局比对算法的相关研究,本文基于词性标注的结果与Word2Vec构建的语词对打分矩阵进一步提升了全局比对算法计算文本相似度的准确性,同时,应用于文本相似度计算的局部比对算法能够有效解决内容差异或长短差异较大的两文本进行比对的问题。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
武澎 王恒山
文章主要将超网络和特征向量中心性的理论方法运用于社交网络信息交互过程中重要节点的评判研究,在对社交网络信息交互系统构成及关系进行分析的基础上构建一个社交信息超网络模型,并通过例子构建超网络的邻接矩阵和网络直观图。根据现有方法存在的问题与不足,提出了一种基于特征向量中心性的社交信息超网络节点信息交互综合能力的评判方法,并通过实例进行了验证与分析。
[期刊] 情报学报
[作者]
王梦云 曹素青
本文提出了一种根据汉字统计特性和基于实例映射的中文文本自动分类方法。该方法采用汉字字频向量作为文本的表示方法。它的显著特点是引入线性最小二乘方估计技术建立文本分类器模型 ,通过对训练集语料的手工分类标引以及对文本和类别间的相关性判定的学习 ,实现了基于全局最小错误率的汉字—类别两个向量空间的映射函数 ,并用该函数对测试文本进行分类。
[期刊] 情报学报
[作者]
何浩 杨海棠
本文介绍一种基于n gram技术的、与语言无关的文献分类方法K meansaxiales (KMA) ,及其在中文文献自动分类中的应用。这种方法将文献转换成由n gram(n个连续的字符 )频次构成的向量。为压缩存储空间、提高处理速度 ,我们运用哈希函数将n gram映射为哈希码 ,对文献的分析实际上以哈希码频次为基础运行。采用KMA算法 ,我们对一个中文数据库进行了自动分类的实验研究 ,在比较实验结果的基础上 ,我们对KMA算法初始参数的选择进行了初步探讨。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 王晓笛 王效岳
科技文献通常包括研究目的、方法、结果和结论等信息,如何将科技文献标引上这些信息,帮助科研人员在数量巨大的文献中快速发现符合研究需要的内容显得尤为重要。文章在研究分析科技文献写作特点基础上,提出了基于词、英文(专有名词、缩写词)以及数字的核心特征词提取策略;然后将科技文献标引问题转化为句子分类问题,结合提出的核心特征词,采用支持向量机分类器对科技文献进行句子级别的语义标引。通过对1168篇糖尿病医学类论文实验,证明本文提出的方法能够有效地学习和标引科技文献中的句子,进而有效地对科技文献关键信息点进行自动标引。
关键词：
自动标引 支持向量机 特征提取 科技文献
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶新明
概要性地论述了中文文献自动分类的问题，提出了中文文献自动分类的一般模式， 同时也分析了要实现中文文献自动分类目前所面临的一些实际问题。
关键词：
自动分类 自动抽词 自动标引
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