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[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
张亮 黄河燕 胡春玲
问题分类是问答系统处理的基础。现在绝大多数的问答系统把问题局限在person,location,date,quantity,manner,works,organization等类型。不利于对更多情况和更深语义的问题的处理。可以基于Ontology的思想建立完整的、全面的、多层次的问题分类模型。表1。图8。参考文献6。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
苏小虎 杨思春
针对向量空间模型中的权重计算公式仅考虑词语项在文档中的相关频数,提出词语项本身的领域权重概念,改进了向量空间模型的权重计算。同时结合关键词距离和关键词顺序信息,实现了句子相似度计算,以特定课程的FAQ库检索作S@n测试对比,结果表明改进后的相似度模型提高了S@n值。
关键词：
向量空间模型 领域权重 中文问答系统
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李纲 陈璟浩
提出一个用于分析突发事件网民信息需求的框架,并利用网络问答社区数据进行实验分析。结果表明该框架可以有效分析突发事件网民信息需求。从信息引用情况来看,我国网民引用官方、媒体和公益组织信息来回答突发事件问题的比例很低。在突发事件中网民最关心的还是生理需求和安全需求方面的信息。本研究的意义在于为突发事件危机沟通提供相关启示。
[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] 中国图书馆学报
[作者]
王昊 严明 苏新宁
面对与日俱增的图书出版量,图书馆编目人员的手工书目分类显得力不从心,如何实现由计算机自动完成图书分类成为数字图书馆建设中亟待解决的关键问题之一。本文尝试将BP神经网络和支持向量机等机器学习算法引入到书目分类中,建立了面向中图法的基于机器学习的书目层次分类系统模型,提出了采用特征加权方式描述书目和浅层次分类体系构建的设计思路,并通过大规模实验验证了该模型的可行性和合理性,基本上解决了没有主题标注情况下书目的自动分类问题。图9。表5。参考文献14。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姚兴山
本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高。
关键词：
文本分词 特征选取 文本分类
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
王曰芬 颜端武 邱均平
基于Ontology的内容分析系统至少应包括Ontology管理模块、内容资源管理模块和内容分析模块。探索了基于Ontology的内容分析系统中建立Ontology,内容样本的处理和存储,内容语义分析的推理机制。图5。参考文献6。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张磊 吴笑凡 谢强 丁秋林
针对某航空研究所存在的多数据源集成问题,本文提出了基于Ontology的多数据源语义集成方法,该方法采用Ontology描述数据源语义,通过多Ontology之间的映射实现多数据源之间的语义集成。该方法已成功用于某航空研究所。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
易建强
本文介绍了我馆把在 FoxBASE 语言下开发的《医学图书分类编目》系统,优化成为能在 unix 平台支持的 Foxpro 环境下运行的《医学图书分类》模块,并成功地嵌入到 ILAS 的《编目子系统》中的尝试。这种中文医学图书分类属于计算机辅助分类范畴,具有规范化、标准化和操作简便的特点。
关键词：
ILAS 系统 医学图书 分类
[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] 图书情报工作
[作者]
龚凯乐 成颖
[目的/意义]以网络问答社区为研究对象,提出基于"问题-用户"传播网络的专家发现方法,为建立用户激励机制、完善专家推荐方法提供借鉴。[方法/过程]通过分析开放问答模式的特点,以"问题"和"用户"为节点、"答题关系"为有向边,构建"问题-用户"权威值传播网络,利用答案质量改进加权的HITS算法。[结果/结论]提出的算法可以较好地兼顾用户的答题数量与答案质量,能够选择出活跃度高、知识渊博的用户作为专家。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵焕洲 唐爱民
本文列举了一些知识组织系统,论述了叙词表与Ontology两种知识组织系统的相关理论,最后对叙词表与Ontology进行了比较分析,对两者的区别与联系进行了阐述。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王伟 冀宇强 王洪伟 郑丽娟
[目的/意义]在线问答社区成为互联网用户获取高质量知识的重要途径,探索中文问答社区答案质量对知识传播具有重要意义。[方法/过程]以规模最大的中文问答社区之一"知乎"为研究对象,采用数据挖掘和机器学习方法,选取逻辑回归、支持向量机和随机森林三种分类模型,进行三层递进式训练和检验。从结构化特征、文本特征以及用户社交属性三个维度构建答案质量的特征体系。[结果/结论]实验结果显示,随着特征体系的不断丰富,三种分类模型的性能逐步提升;而随机森林作为一种组合分类模型,在全量特征的情况下,取得出色的分类性能。对特征组合
[期刊] 图书情报工作
[作者]
席运江 李曼 邓雨珊 廖晓 邝云英
[目的/意义]为有效抽取在线医疗社区问答文本中包含的医疗知识，综合利用多种深度学习方法，有针对性地设计一套知识图谱构建方法，以应对其口语化、噪声多、规范性差的文本特性给知识抽取带来的巨大挑战。[方法/过程]以寻医问药网糖尿病相关问答文本为数据源，结合对社区用户健康需求的分析，定义适合社区文本的实体和关系类型。使用BERT-wwm进行词嵌入以解决一词多义问题，通过BiLSTM-CRF模型进行实体识别。在关系标注时，设计一种实体遮蔽(entity mask)方式以解决关系重叠问题，而后使用CNN-Attention模型进行关系抽取。最后综合使用词典匹配和实体名称相似度进行实体对齐，并使用Neo4j图数据库存储和可视化得到的糖尿病知识图谱。[结果/结论]实验结果显示上述方法能够大幅提升对在线医疗社区问答文本的知识抽取效果，有效将非结构化的社区医疗问答文本转化为结构化的数据，对于社区知识发现、在线智能健康服务等方面具有推动作用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王红
为了提高信息查询的效率,本文将自适应谐振神经网络引入中文文档搜索分类之中。在讨论自适应谐振神经网络基本原理的基础上,提出一种新的中文文档的层次聚类算法,从而提高中文文档的分类识别效率。
关键词：
因特网 中文文档 神经网络 模式识别
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