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[期刊] 图书与情报
[作者]
赵蓉英 张心源
从资源角度来看,智库是一个拥有大量知识资源的知识库。知识经济时代,知识层面成为继载体层面后的知识资源管理与计量的新视角,知识元概念的提出为实现知识资源直接管理和计量提供了可能。中文文本的分类、挖掘、标引等研究基础为我国智库成果的知识元抽取提供了技术保障,将抽取出的知识元归类、进一步归纳出对应的描述规则有利于实现知识层面的中文智库成果管理与评价。文章基于构建主题词表进行文本抽取的方法,选择中国国际问题研究中心2015年全部可获得的智库研究成果为样本,进行成果知识元的抽取,经过人工选择、精炼抽取结果后归纳总结
关键词：
智库 知识元 中文智库成果 描述规则
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
化柏林
学术论文中有很多方法知识元的描述，如何把这些方法知识元抽取出来，形成结构化的方法知识库，是细粒度知识组织的重要研究内容之一。本文通过对大量的文献进行内容分析，把方法知识元归结为方法定义知识元、方法关系知识元、方法特点知识元、方法流程知识元和方法功能知识元五种类型。对论文中关于方法描述的句子进行抽取，通过过滤句子中的领域关键词形成句子描述结构，在此基础上经过人工审核与合并归类，形成方法知识元的描述规则，为后续的方法知识元抽取提供支撑。
关键词：
学术论文 方法知识元 知识挖掘 模式识别
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
周宁 余肖生 刘玮 张芳芳
互联网上检索信息,查准率、查全率不高的主要原因是信息组织的深度仅停留在文献层次。解决的根本方法是将信息组织深入到知识元层次。为此就要解决知识元表示与抽取正确与否的问题。图4。表2。参考文献4。
[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。
[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] 图书情报工作
[作者]
秦春秀 刘杰 刘怀亮 马晓悦
[目的 /意义]从细粒度角度深化科技文本的内容语义描述,弥补目前文本知识对象特征描述粒度较粗且缺乏语义的不足,为知识重组与挖掘,提供精细化的用户知识服务给予一种思路。[方法 /过程]以知识元理论为基础,通过对科技文本内部属性的语义分析,尝试构建细粒度的科技文本内容描述框架,给出两个实例并讨论。[结果 /结论]该内容描述框架实现了检索结果从海量的文献单元聚焦到精准化的知识元的转变。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
石义金 王忠义 沈雪莹 郑鑫
为提高科技文献中各类型知识元抽取的效率，提出一种基于序列模式的科技文献知识元抽取模型。该方法首先在各类型知识元描述规则的基础上，对知识元语句进行依存句法分析，生成融入语义的知识元序列模式；其次，基于知识元序列模式，通过模式匹配算法实现各类型知识元的抽取；最后，基于Prefixspan算法，从抽取的知识元中挖掘出新的描述知识元的序列模式，以实现知识元序列模式的不断动态更新与扩展，进而依据知识元序列模式提高知识元的抽取效率。基于序列模式的科技文献中知识元的抽取方法，克服了基于规则匹配的语义局限，具有学科延展性，提高了知识元抽取的效率。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
韩普 顾亮
[目的/意义]医学实体抽取是医疗健康领域信息组织和知识挖掘的关键环节。针对中文医学实体专业性强、命名规则复杂和抽取难度大的现状,探究如何利用多种深度学习方法混合协作以提升中文医学实体抽取的准确性。[方法/过程]首.先在深度学习模型BiLSTM-CRF基础上,引入语言模型BERT和迭代膨胀卷积神经网络IDCNN,增强文本语义表征能力和局部特征捕获能力;接着利用BERT预训练进行外部医学语料资源的知识迁移,实现多语义特征融合;然后引入自注意力机制捕获全局上下文重要信息,并加入Highway优化深层网络训练,解决网络加深导致的精度下降问题,最终提出MF-HDL(Multi Feature-Hybrid Deep Learning)模型。[结果/结论]MF-HDL模型在中文糖尿病数据集上效果显著,其F1值较基准模型IDCNN-CRF和BiLSTM-CRF分别提升18.42%和17.18%,此方法在中文医学实体抽取任务上表现优异。
[期刊] 情报学报
[作者]
马雨萌 王昉 黄金霞 姜恩波 张翕宇
大数据时代科研人员对高效获取和利用领域知识提出了更高的要求,文献作为科研人员快速准确地了解本领域研究状况的有效途径,基于文献的知识发掘已成为一种新的科研方式。专题知识库作为组织和管理某一特定领域知识的工具,能够用于挖掘和展现文献背后的知识以满足用户个性化需求。本文提出了面向特定研究问题的专题知识库建设路线,采用基于知识工程的信息抽取方法,通过抽象研究问题要素构建专题知识模型,将其作为信息抽取的知识模式,制定知识模型各节点的知识抽取策略,对文献中实体、关系及属性进行解析、抽取与关联组织,基于这些结构化知识提供知识检索、浏览、问答、可视化关联组织等一系列知识服务。然后以中药活血化瘀领域建设实践为例,详细阐述了基于文献知识抽取构建专题知识库的实施方案。系统功能测试显示,该专题知识库能够实现知识快速查询、知识与文献关联发现、知识结构梳理等预期服务场景。本研究提供了一种构建专题知识库行之有效的技术路线,能够帮助科研用户快速而准确地定位和获取文献中的深层知识,提供了数据密集型科研环境下学科化资源建设与个性化精准服务的转型方式。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁君军 郑彦宁 化柏林
学术文献作为科研成果的结晶,蕴含着丰富的知识,属性抽取作为知识抽取的一种应用,是把不同学术文献中对于某一学术概念的属性描述集中起来,用来构建属性描述知识库。本文通过人工构建规则的方法,形成了属性抽取的九大类描述规则,并对属性描述进行了数量关系和情感信息方面的分析,然后对学术概念属性抽取系统进行设计和实现,并对《情报学报》2007年和2008年的文章进行抽取实验,对系统抽取的结果和人工标记的结果进行了测评,并进行了实验结果的分析。
关键词：
知识抽取 规则构建 学术定义 概念
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
化柏林 刘一宁 郑彦宁
学术定义是学术研究中一种基础性的知识。科技文献中蕴含着丰富的定义,对定义进行自动抽取是知识抽取的一种应用。这些定义具有一定的特征与规律,利用这些特征与规律形成规则对定义进行抽取是常见的方法。定义抽取中最重要的工作是规则构建。文章通过对定义语句的结构方式和分类进行研究,提出了一种基于多重规则的学术定义抽取规则构建方案。该方案通过构建模式规则、句法规则以及加权词规则,构建学术定义抽取所需要的多重规则。
关键词：
学术定义 知识抽取 规则构建
[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] 情报理论与实践
[作者]
王志宏 过弋
[目的/意义]专利关键词是对专利核心内容的概括,高效准确地抽取专利关键词不仅可以辅助人们对专利的快速查找,同时对专利分类、聚类、翻译等具有重要意义。[方法/过程]提出了"关键词在关键句中"的关键词抽取新思路。首先构建了一个联合句网络语义图特征和启发式规则特征的专利摘要句排序模型,然后仅选择Top-KS%的句子参与关键词计算,同时将句子语义权重参数引入到关键词权重计算过程中,从而使得句子的重要性传递到句中的词上。[结果/结论]在真实中文专利数据集中实验表明,从中文专利中选择适当比例关键句参与关键词抽取计算,相较于传统关键词抽取算法F值提升了6%～13%左右,有效地降低原始文档的噪声数据,提升了关键词抽取的效果。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴俊 程垚 郝瀚 艾力亚尔·艾则孜 刘菲雪 苏亦坡
专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。
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