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[期刊] 情报学报
[作者]
王佳敏 陆伟 程齐凯 秦春秀
针对关键词引用网络中存在的节点语义角色缺失和关联关系单一的局限，本文通过学术文本语义功能增强网络中节点及其关联关系的语义信息，提出了一种细粒度关键词引用网络。首先对学术文本内容进行解析，抽取文献关键词、引用关联、引文上下文、引用对象等信息，并对其词汇功能和引用功能进行识别。接着采用复杂网络图方法构建细粒度关键词引用网络，从引用功能敏感的子网分析、特定节点的多维关联分析和细粒度领域知识演化分析三个方面进行领域知识多维分析，并以ACL (Association for Computational Linguistics)会议论文集为例进行实证研究。结果验证了本文所提出方法的有效性，发现了NLP (natural language processing)领域知识间的使用、扩展和对比模式，揭示了特定研究问题的发展情况或特定方法的应用情况，刻画了领域知识的细粒度演化脉络。本文扩展了知识网络的研究方法和深度，也为领域知识多维分析提供了新的视角和路径。
[期刊] 管理评论
[作者]
孟园 王洪伟 王伟
随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的
[期刊] 管理评论
[作者]
孟园 王洪伟 王伟
随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的预测能力,但整体预测效果并不理想。研究也表明,以月度为观察周期构建的网络口碑综合情感指数具有较好的预测效果,综合情感指数滞后1期时能提供最好的预测效果,滞后1-4期时能为销量预测起作用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王玉林 王忠义
针对共词分析方法存在的共现词对的"同量不同质"问题、共词分析结果解释的"不一致"问题等,提出一种细粒度语义共词分析方法。该方法一方面对词对共现统计单元进行碎片化处理,由"文献单元"变为"知识单元"(RDF三元组),达到细粒度的目的;另一方面对共词分析方法进行语义化处理,将共现词对的语义信息融入到共词分析过程之中。最后,借助该方法进行实证研究,并在一定程度上验证该方法的科学性和有效性。
关键词：
共词分析 语义 细粒度 关联数据
[期刊] 情报学报
[作者]
许鑫 陈路遥 杨佳颖
数字人文作为新兴领域,厘清来龙去脉将有助于夯实研究基础。在关注到引文文本的价值并未被充分利用后,本文融合了文献集与引文文本集的关键词共现网络,通过"吸收—形成—被吸收—扩散"的演化过程,观察数字人文领域的研究热点的发展路径,挖掘数字领域的潜在价值点。研究发现,数字人文领域的研究脉络在不断细分和深化,其中史学相关研究集中度较高,有专深化的倾向;社交媒体相关研究则是未来繁荣的趋势所在。
关键词：
知识网络 数字人文 引文上下文 融合网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘成山 杜怡然 汪圳
[目的/意义]利用知识图谱进行细粒度的知识组织并识别科技文献的热点主题，有助于科研工作者把握领域的研究现状和学科前沿，进而为科研资源优化配置提供有力支持。[方法/过程]提出一套基于知识图谱的主题发现和热点分析方法。首先，识别科技文献中的知识元，再抽取知识元中的语义实体进行主题发现；其次，构建“文献—知识元—主题”知识图谱，通过知识图谱中的共现关系网络识别领域的研究热点；最后，以农学领域的中文学术论文为实验数据，进行实证研究。[结果/结论]所构建的细粒度知识图谱不仅能够揭示科学知识与主题的潜在关联，而且能够实现科技文献主题的热点分析。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 刘一平
[目的/意义]粗粒度的跨语言情感分析往往只考虑篇章段落中的情感分布信息,而忽略深层次的语义关系。为弥补这一缺陷,文章提出一种基于依存句法的跨语言细粒度情感分析算法。[方法/过程]首先对中文文本进行依存句法分析,从深层的语义关系入手,提出一系列识别规则,提取情感评价单元;然后利用机器翻译对情感评价单元进行语言转换;最后通过与英文情感词典的匹配分析,对情感评价单元的情感极性进行判定。[结果/结论]实验结果表明,与原有的情感评价单元提取方法相比,本文的方法在一定程度上提高了提取效率;同基础的单语言情感分析方法相
[期刊] 情报学报
[作者]
吴柯烨 孙建军 谢紫悦
新一轮科技革命和产业变革中，技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而，利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈，且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性，难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此，本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架，该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合，将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明，利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌，结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络，为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务，相较于传统预测指标，BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估，证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合，具备实际研发价值。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
敦欣卉 张云秋 杨铠西
【目的】对微博进行细粒度情感分析,将情感分为8类,并计算其情感强度值,从而尽可能还原微博用户情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表,在大连理工大学情感词汇本体DUTIR的7类情感基础上,丰富一类情感"疑",并利用点互信息法构建表情符号词典,还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响,利用Python从新浪微博上获取数据,并用R语言的jieba R包进行分词,对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到微博用户对于糖尿病7类常用药物的8类情感占比及情感强度,并通过正确率、召回率、F值对结果进行验证,其中"
关键词：
微博 细粒度情感分析 药物
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
巴志超 杨子江 朱世伟 王蕾
有效揭示领域中主题的浮现机理及发展轨迹，对学科、领域未来发展态势进行预测和战略决策具有重要意义。文章提出一种基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法。首先，通过引入浅层神经网络语言模型ｗｏｒｄ２ｖｅｃ对领域文献的题名、摘要进行建模学习，将关键词表示成语义级别的词向量结构；其次，在建模基础上，结合ｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ共现系数进行关键词语义相似度计算并构建关键词语义网络；最后采用社会网络分析方法从合著网络、共现网络等角度对领域主题进行演化特征分析。实验表明：该方法能够有效地识别领域的热点主题及发展趋势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 朱婧 杜鑫
[目的/意义]科技成果的新颖性是科技成果价值的重要属性，测度专利新颖性有利于从众多专利中筛选出与以往技术存在显著差异的专利，对专利评价具有重要意义。[方法/过程]提取专利方案、功效、应用以及“方案—功效”“方案—应用”和“功效—应用”等知识元语义组合；计算各类知识元语义组合差异，包括语义差异、频次高低、年龄大小、IPC分类号差异；测度专利整体新颖性和知识元语义组合新颖性，并采用工业机器人领域发明专利数据进行实验。[结果/结论]所提出的方法能够有效实现专利新颖性细粒度测度。研究成果丰富了专利新颖性测度方法，有助于对专利新颖性进行更客观、全面、及时、细粒度的审查与评价。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
雷兵 刘小 钟镇
[目的/意义]针对领域学术文献,基于题录信息构建按照"研究内容"与"研究方法"的双标签分类模型,为学术文献的细粒度分类提供方法借鉴。[方法/过程]以深度学习中卷积神经网络为基础模型,将题名、摘要、关键词、刊名、作者、机构等题录信息分为显性特征和隐性特征,通过显性特征提取、隐性特征映射等步骤,形成特征词数组,在此基础上生成词向量矩阵,经过卷积层、池化层与Softmax层处理,完成分类任务。[结果/结论]以电子商务领域文献为例进行实验验证,结果显示,该模型按"研究内容"与"研究方法"双标签分类的宏F_1值分别为0.74、0.81,不仅明显优于传统机器学习方法,也比仅使用显性特征的深度学习分类方法高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
惠调艳 王智 何振华 秦春秀
[目的/意义]线上购物逐渐成为消费主流，在线情感评价成为消费者购买、厂商产品改进的重要决策依据。[方法/过程] 深度挖掘商品显性和隐性属性特征，提出了融合词典-TextCNN-Word2Vec的在线评价细粒度情感分析模型。首先，利用Protégé软件和Pellet推理机推理等，构建了涵盖外观、硬件、软件、价格、质量、物流和服务7大主题维度的领域本体模型，并建立属性特征词典和情感词典；其次，针对三类在线评价，分别应用基于词典的显性属性情感分析模型、基于TextCNN的显性特征情感分类模型、基于Word2Vec的隐性特征情感分析模型，计算属性特征词的情感值；最后，通过词频加权法和熵权法，自下而上计算各层级主题属性的情感值，实现了多层次细粒度的情感挖掘。[结果/结论]综合基于词典、TextCNN和Word2Vec情感属性映射的三种模型的在线情感分析，显著提高了商品属性特征和情感分析的准确性，商品显性和隐性属性特征的总提取率高达93.77%，商品特征情感分析的加权平均准确率为86.78%。该组合模型为数字经济时代商品多属性特征的细粒度在线情感评价提供了创新研究方法。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
彭陶 王建冬 孙慧明
选取图书馆学、情报学领域各4种核心期刊,构建近30年的关键词共现网络,引入学科隶属度和G-N聚类算法,对图书馆学、情报学领域的知识地图进行共时和历时分析。研究发现:该领域的关键词共现网络符合复杂网络的基本特征。共时分析发现:可将该领域划分为10个板块;属于情报学的5个(信息组织、信息检索、文献计量学、用户研究与服务、网络技术);属于图书馆学的4个(信息资源建设、文献学、资源共建共享、图书馆事业);两学科关注度相当的1个(开放存取)。历时分析发现:1990年以前图书馆学研究的体系性更强;1990-2000年,情报学的发展态势强于图书馆学;2000年后图书馆学则强于情报学。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
谭翠萍
采用文献调研方法，从不同粒度层次的情感分析视角，阐述细粒度情感分析对整个情感分析方法的影响与促进，并对细粒度文本情感分析的最新任务和技术方法进行了归纳总结，最后对该领域未来研究趋势进行了研判。此文相关研究成果可为后续研究提供借鉴与参考。
关键词：
细粒度 方面级情感分析 文本分析
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