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[期刊] 图书情报工作
[作者]
阮光册
为弥补改进传统Web文本挖掘方法缺乏对文本语义理解的不足,采用本体与Web文本挖掘相结合的方法,探讨基于领域本体的Web文本挖掘方法。首先创建Web文本的本体结构,然后引入领域本体"概念-概念"相似度矩阵,并就概念间关系识别进行描述,最后给出Web文本挖掘的实现方法,发现Web文本信息的内涵。实验中以网络媒体报道为例,通过文本挖掘得出相关结论。
关键词：
本体 Web文本挖掘 领域本体
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[期刊] 开放教育研究
[作者]
魏顺平 何克抗
目前知识工程研究已逐渐成为教育技术学研究领域的热点问题,其中构建领域本体是知识工程的一个重要方面。从已有的基于本体的应用研究来看,领域本体可以在学习者模型建立、网络教学支撑平台开发、智能答疑系统开发、资源库建设等诸多方面发挥重要作用,而构建领域本体是各种应用得以实现的前提。然而构建领域本体是一项浩大的工程,需要大量领域专家的参与,当前是手工完成的,建设周期长。面对一个知识迅速增长的时代,仅仅依靠领域专家来手工构建领域本体显然不能满足需求。因此,本研究提出一种基于文本挖掘的领域本体半自动构建方法,即借助于面向文本的智能信息处理技术从教科书或科技资料中提炼出概念、概念定义和概念之间的关系,并辅之以...
关键词：
领域本体 文本挖掘 教学设计 知识工程
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
司莉 李鑫
文章提出基于多语言领域本体的知识挖掘框架，选取和利用知识挖掘方法中基于规则的语义推理方法对该框架进行实现。实验过程包括构建一个实验型的中英双语本体，定义本体实例的规则并对规则进行形式化处理，实现基于规则的语义推理，即利用编程工具和算法完成对中英双语本体的知识挖掘。
关键词：
知识挖掘 语义推理 多语言本体
[期刊] 城市问题
[作者]
张志强 白逸帆
以北京市现行1906条标准文本为研究对象，从多个维度统计分析北京市地方标准发展现状，依据标准三维空间理论构建北京市地方标准体系，运用文本挖掘方法探究北京市地方标准存在的问题。研究发现，北京市地方标准主要集中于安全、方法、管理等方面，体系维度内行业领域分布不均衡。城市基础建设及民生建设主题领域标准覆盖范围大，绿色环保、社会服务保障及数字化发展领域标准覆盖范围较小。工程、施工、交通等标准是关注的重点，绿色、智能化、养老等标准建设仍处薄弱环节。应当以法规为依托，多元主体共同参与标准制定，以滞后标准领域为导向，明确标准制定的方向。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 蔡皎洁
在领域本体已知和文本语义标注主要步骤的基础上,本文用数据挖掘技术实现文本语义信息的获取,提出了文本语义分析与标注的基本思想和处理流程,深入探讨了用聚类分析完成实例分析与标注过程,用关联挖掘和分类方法完成实例间关系的分析与标注过程。
关键词：
语义分析 语义标注 数据挖掘 领域本体
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘春艳
以Web of Science数据平台的SCI和SSCI数据库为数据源,下载文本挖掘研究领域的文献全纪录数据,利用CitespaceⅡ信息可视化软件,对1998—2009年间文本挖掘领域研究的文献数据进行统计和可视化分析。确定了作为文本挖掘领域研究基础的经典文献、关键文献,明确了文本挖掘领域学科研究的前沿热点。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
伊惠芳 刘细文 龙艺璇
[目的/意义]关键技术问题研究对于辅助各创新主体把握创新突破方向、攻克关键核心技术、推进技术创新具有重要意义。[方法/过程]针对目前技术关键问题挖掘领域识别样本、流程、方法上的不足，提出多文本分析的领域关键技术问题挖掘框架，以专利说明书技术背景为主，综述性论文结束语和技术需求文档为辅，从数据获取及转化、技术问题提取、技术问题主题识别、关键技术问题发现4个环节展开分析。[结果/结论]对石墨烯领域案例研究证明了多文本分析的领域关键技术问题识别框架的有效性；专利说明书技术背景、综述论文结束语与技术需求文档在挖掘技术问题上的表现、描述极性、结果上具有不同的解释力度，可互相佐证补充。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘萍 马云路
文章建立了一个基于本体的社会网络关系挖掘框架,首先构建语义社会网络,利用本体为社会网络赋予计算机可理解的语义,接着进行基于本体的直接关系和间接关系的发现和测度,最后融合多关系得到成员关联强度。以一个科研网络为例论述了以上过程,并对结果进行了分析和评价。
关键词：
语义网 本体 社会网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱恒民 马静 黄卫东
为了快速有效地自动处理中文Web文本,提出了一种基于领域本体的主题特征抽取方法。该方法针对Web文本特点,介绍了一种领域词典的半自动化构建方法。基于领域词典切分文本,通过对词条的主题映射,采用领域本体的概念表示文本向量,从而有效地降低文本特征向量的维数,提高主题抽取的质量。考虑文本信息的不同位置与频率,计算主题特征的权值,并且基于领域本体的结构,对主题概念的权值进行调整和排序。实例验证了该方法的有效性。
关键词：
主题抽取 领域本体 文本挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李广都 李勇
论述了基于Web挖掘的个性化服务研究 ,提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新 ,从而提高网络信息服务效率 ,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务
关键词：
Web 数据挖掘 算法/个性化信息服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 朱莹
本文从Web数据挖掘方法入手,介绍了企业竞争情报的获取方法,包括基于Web内容挖掘的获取方法、基于Web结构挖掘的获取方法和基于Web使用记录挖掘的获取方法,进而研究了基于Web文本挖掘的竞争情报获取步骤,最后剖析了基于Web文本挖掘的企业竞争情报中客户知识获取的案例。
关键词：
企业 竞争情报 文本挖掘 获取方法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邵康 张建伟
文章提出的基于Web文本挖掘的个性化推荐模型是从Web交易事务中挖掘出与当前用户会话相似度最高的会话集,该模型将BM25F运用到了文本挖掘中。BM25F模型最初用在搜索引擎中,在个性化推荐中用来计算文本文档的相似性是可行的,并且通过实验分析,其推荐结果更加优于传统的TF*IDF模型,因为BM25F计算的权重精确度大幅提高,进而提高了推荐的精确度。此外该模型能有效地跟踪用户的当前偏好,对用户随时改变兴趣偏好能及时作出响应。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张玉峰 张婧
本文简要介绍了不良信息的概念和分类,有针对性地分析了国内外不良信息监测的研究现状与问题,综合应用文本内容特征分析、文本分类分析等挖掘方法,构建了W eb文本不良信息监测模型,提出了文本不良信息监测算法。
关键词：
数据挖掘 不良信息 信息监测
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁毅 陶鑫琪 李瑾萱 刘娅娴 汪晓芸 景香玉
[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出“行业-岗位-知识-学科”的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论] BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建“行业-岗位”“岗位-知识”以及“知识-学科”3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。
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