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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 郭思成  李纲  周华阳  
[目的/意义]随着大数据环境下医疗信息化的飞速发展,医学数据类型和规模也不断增加。面对医学信息在该过程中出现的冗余、异构等现象,通过词表间映射进行知识组织系统的互操作可以实现语义消歧和概念逻辑上的统一。[方法/过程]以《中国中医药学主题词表》TC类、《中国图书馆分类法》R类向《中文医学主题词表》语义映射为例,依靠深度学习工具Word2Vec为技术手段,实现了实验对象词条的向量形式转化。在此基础上根据词向量相似度结果与目标词表类目进行自动化匹配筛选,建立映射。[结果/结论]基于Word2Vec进行的映射能够在一定程度上实现互操作,其思路可为在类似的知识组织系统间建立语义关联时提供参考,在精确性和方法的综合运用上仍存在着提升空间。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 赵洁  贾君枝  
[目的/意义]通过对现有映射方法的归纳总结及对比,分析不同映射方法对映射质量的影响,以期对未来不同受控词表之间实现高质量的互操作提供参考。[方法/过程]文章采用归纳总结与对比分析的方法,对映射方法进行总结并分析其对受控词表映射质量的影响。[结果/结论]映射方法包括词表连接模型及概念映射方法,不同的词表连接模型具有不同的映射条件、映射程度、映射工作量及映射质量,概念映射方法的映射类型、映射方向、映射数量的选择也会影响映射质量。[局限]未将分析结果应用于映射实践。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 陈辰  
叙词表概念映射可满足用户深层次的概念检索需求。区分术语映射和概念映射的不同,从现实情况出发,提出基于ISO标准对其映射类型进行扩展使用的方法。结合叙词表映射实验,对概念映射方法进行探析。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 丁敬达  陈一帆  刘超  蔡微  
[目的/意义]共词分析作为主题识别的重要方法,存在一定的局限和不足,将Word2Vec加权向量与共词分析相结合,有利于明确具体文献的主题归属,更好地对主题的发展演化进行分析。[方法/过程]在运用共词分析进行主题聚类的基础上,通过Word2Vec加权向量分别计算文献向量与聚类主题向量,并基于余弦相似度进行文献与主题的语义匹配。[结果/结论]国内外知识共享领域的实证分析表明,该方法能较好地将相关文献匹配至对应主题,并能从文献层面对主题特征及发展演化进行动态分析。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 段荣婷  
简约知识组织系统(SKOS)标准的应用成为实现信息、知识资源的科学整合、开发与服务目标的重要技术方法之一。以《中国档案主题词表》的语义置标为例,阐述了SKOS系统化与规范化控制的具体实现,拟推进诸如主题词表、分类法等知识组织系统的语义网络化应用。《中国档案主题词表》的SKOS化具有规范化、系统化、灵活性、实用性等特点。我国应尽快加强简约知识组织系统的主题词表语义网络化的研究与应用,从根本上实现一般性主题词表动态修订维护管理的电子可视化、网络化,乃至语义网络化的扩展应用。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈辰  
利用映射方法进行叙词表互操作研究,用以解决用户集成的主题检索问题。叙词表映射可依据相关的规则来保证映射数据的质量,包括依据词表收录的学科范围、用代关系、语义结构、范围注释和时间注释来进行语义判断的指导规则,以及映射的自动继承和传递推理规则,这些规则的综合运用可在一定程度上保证映射数据的准确性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈辰  宋文  
利用映射方法进行叙词表互操作研究,以便于用户进行集成式主题检索。分别从叙词表映射的理论研究层面和实践层面做相关介绍,理论层面主要包括叙词表映射的概念、异质性分析、映射机制、映射关系类型和映射规则与方法等,这些是在叙词表映射过程中需要解决的问题;实践层面选取国内外典型的叙词表映射项目进行简要介绍;最后对叙词表映射需要注意的问题进行思考并提出相关建议。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 鲍秀林  吴雯娜  
国家叙词库采用以《汉语主题词表》为中心表、其他中文叙词表向中心表映射的模式进行基于概念的语义集成。为了研究学科交叉对国家叙词库语义映射造成的影响,本文选取八部叙词表中环境科学大类5 120个概念,与《汉语主题词表》环境科学大类8 329个概念进行映射实验。通过计算机自动匹配发现,多表映射存在一个概念等同映射到多个概念,多个概念等同映射到一个概念等逻辑问题。本文以实例形式分析这些逻辑问题的存在形式,并从概念专指度、概念语义模糊、语义关系结构、学科背景等方面分析产生这些逻辑问题的主要原因;在此基础上,提出解决这些逻辑问题的原则以及映射完整性的判定规则。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 阮光册  谢凡  涂世文  
图书馆个性化推荐系统强调推荐的精准性,无法满足读者的多样性需求。本文将深度学习算法引入图书馆推荐系统,探讨推荐多样性的问题。首先,依据历史借阅数据,结合时间序列,形成读者借阅行为的共现矩阵;然后将共现矩阵看作上下文的语境,利用Word2vec的潜在语义分析特性,识别读者可能的兴趣;最后挖掘读者可能的兴趣,并提供多样性的推荐结果。本文选取上海浦东图书馆541万余条借阅数据进行实验,对比关联分析的结果,验证了该方法在推荐多样性方面具有较好的效果。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王仁武  宋家怡  陈川宝  
[目的/意义]通过基于Word2vec的文本情感分析技术对某显示器品牌的产品与服务的在线评论进行分析,研究消费者的品牌认知和品牌口碑,为管理者建立更科学的品牌管理体系提供有针对性的建议。[方法/过程]首先利用自然语言处理技术,对评论语料库进行预处理,结合深度学习的Word2vec词向量技术构建产品特征词和情感词词库,进一步构造情感概念对进行情感评分,并将其用于分析品牌产品特定特征的用户情感。[结果/结论]通过Word2vec构建的情感词典相较于传统方法(例如一般的情绪词表)进行情感分析,在情感分析的准确率
[期刊] 情报科学  [作者] 李端明  韦 炼  
【目的/意义】利用海量的非结构化资源,结合结构化资源,构建更加完善的领域本体。【方法/过程】首先运用Word2vec工具发现异构资源中的相关概念,然后进行形式化背景表示以及概念格构建,最后构建领域本体概念模型,并以protégé工具进行可视化表示。【结果/结论】实验结果表明,本文的研究方法能够从大量的异构资源中,获取丰富的领域概念和关系,构建的领域本体语义也更加丰富,能够更好地反映领域的知识结构。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 刘华梅  侯汉清  
目前,国内外信息领域都在致力于受控词表的互操作研究。本文以教育类数据为例,通过对检索语言互操作技术的研究,借鉴国内外实现不同受控词表之间互操作的经验和方法,建立一个以《中分表》为核心的兼容体系,即建立一个可以不断扩充的集成词库。为了便于浏览和使用词库数据,采用单机模式、XML格式及本体构建工具对词库兼容数据进行可视化显示,进而为用户提供各种服务。图6。参考文献11。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 郭顺利  步辉  
[目的/意义]为解决社会化问答社区用户信息需求多样化和答案冗余过载问题,提出面向用户个性化需求的答案有用性排序方法,协助用户高效筛选和获取有用的答案知识。[方法/过程]首先通过文献调研和专家咨询法,从答案特征、回答者特征、答案的时效性3个维度构建答案有用性评价指标体系;然后,从语义层面融合用户个性化需求,设计融合加权灰色关联分析法和Word2vec的答案有用性排序方法,实现面向用户需求的答案排序。[结果/结论]通过实验结果的对比分析发现与基于“点赞数”和“回答时间”等传统的排序方法相比,笔者设计的答案有用性排序方法的用户满意度更高,更能够满足用户的个性化知识需求。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 梁敬东  崔丙剑  姜海燕  沈毅  谢元澄  
[目的]水稻FAQ(frequently asked question,常问问题集)问答系统对农户在水稻种植过程中遇到的问题进行解答,问句相似度计算是其核心,用来匹配用户问题和FAQ中的问题。针对传统句子相似度算法准确率普遍较低的问题,本研究旨在用深度学习计算问句相似度,以提高系统回答的准确性。[方法]构建一个基于word2vec和LSTM(long-short term memory,长短期记忆)神经网络,包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层和输出层的句子相似度模型。对水稻FAQ中的3 007个问题进行归类和组合得到32 072个问题对,并标注其相似性作为训练和测试数据。使用基于农业领域语料库训练得到的word2vec模型对训练数据向量化后作为输入,训练句子相似度模型。[结果]在测试集上对模型进行验证,并与基于How Net、基于词向量的余弦距离以及基于word2vec和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的3种句子相似度算法进行对比。对句子相似度的计算结果进行抽样检查,该模型的计算结果更符合人的直观印象。从准确率和ROC(receiver operating characteristic curve)曲线进行分析,该模型也明显优于其他3种方法,准确率达到了93.1%。[结论]本研究构建的模型显著提升了句子相似度计算的准确率,基于该模型开发的水稻FAQ问答系统,能够准确匹配用户问题和水稻FAQ中的问题,帮助农户更好地解决水稻生产中遇到的问题。
[期刊] 情报学报  [作者] 席笑文  郭颖  宋欣娜  王瑾  
技术相似性是企业、组织或国家进行技术情报分析的重要内容,能为其识别潜在竞争关系和合作伙伴提供准确、有效的信息支持。本文针对传统LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型忽略专利文本上下文间语义关联的问题,提出了基于word2vec和LDA主题模型的技术相似性可视化研究方法。首先,基于word2vec模型学习特征词在专利文档集合中的上下文语境信息;其次,基于LDA主题模型构建专利权人-专利-技术主题三层概率分布,并将两者融合生成"词粒度"层面的主题向量、专利文档向量及专利权人向量;再次,利用向量相似性指标计算专利权人间的语义相似度,并在此基础上构建能够直观反映专利权人与技术主题关系的二模网络;最后,以NEDD (nano enabled drug delivery)领域为例进行实证研究,证明了该模型在技术相似性测度分析中具有较好的效果。
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