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[期刊] 图书情报知识
[作者]
霍朝光 霍帆帆 王婉如 余芊蓉 杨冠灿
[目的/意义]政策工具是政府为实现政策目标，将其行政理念转为切实行动的手段和方法，是政策分析的重要维度。鉴于当前政策工具分析仍停留在手工分类阶段，存在标准不统一、难以复现、规模小、成本高等一系列问题，提出构建政策工具自动分类模型。[研究设计/方法]系统梳理了现有的政策工具分类框架，在Rothwell和Zegveld政策工具分类体系基础上，提出基于WordBERT和BiLSTM构建政策工具自动分类模型，以数据治理和数字经济政策数据集为例，自主构建数据集，进行三组实验，验证模型优劣。[结论/发现]研究结果表明提出的政策工具自动分类模型效果最好，准确率达到73.91%，为繁琐的政策工具分类提供了一种相对高效的自动分类方法。[创新/价值]针对政策工具自动分类这一学科难题，提出利用无监督表示学习和有监督机器学习等算法，进行政策工具自动分类，以锻造政策工具自动量化分析新模块。
[期刊] 开发研究
[作者]
魏立桥 杨华
推进主体功能区规划建设时要选择适当的区域政策工具。在实际运用时,一些区域政策工具可能会产生矛盾的效应,特别是在区域政策资源为多个部门所掌握时,矛盾和冲突是不可避免的,因此,运用基金工具对区域政策工具进行协调是必要的。本文从区域政策工具选择入手,探讨了运用基金工具协调区域政策工具的必要性、可行性与运行模式,并且提出了相应的政策建议。
关键词：
主体功能区 区域政策工具 基金工具 协调
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
易明 李藿然 刘继月
[目的/意义]把握并识别在线研讨信息类型，有助于研讨用户快速获取研讨信息、减轻认知负担、形成对研讨状态的正确判断，从而提升研讨效率。[方法/过程]基于深度学习的文本语义理解和挖掘，构建在线研讨信息分类识别的深度学习组合模型GloVe-BiLSTM，进行在线研讨信息的自动化分类预测。利用GloVe对待分类文本进行训练，以获得字词级别的向量，再将词向量输入BiLSTM层提取语义特征，最后输入新的在线研讨文本以得到分类预测的最终结果。[结果/结论]针对CMV社区在线研讨信息的实验表明，构建的GloVe-BiLSTM组合模型在分类准确率、精确率、召回率、F1值等方面均具有出色表现，能够有效实现在线研讨信息的类型分类，为在线研讨社区服务优化提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋雨肖 丁晟春 吴鹏
信息传播正逐渐从文本、图像、音频、视频等单模态形式过渡到相互融合的多模态形式,且数据量飞速扩张。大规模数据需要庞大的存储空间,如何对海量的文本、图像等多模态数据进行有效分类变得至关重要。文章提出一种基于深度学习的多模态语义特征分类模型,解决图像文本形式的多模态数据的分类问题。在该模型中,利用BiLSTM(双向长短期记忆模型)设计文本特征提取模型,利用VGG16卷积神经网络设计图像特征提取模型,将两类深度神经网络提取出的文本特征与图像特征进行特征融合,进而实现多模态信息的分类。在NUS-WIDE公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
徐飞 叶文豪 宋英华
词性自动标注的准确率和召回率直接影响到后续食品安全事件各个层面知识和应对策略挖掘的整体效果,不仅直接影响食品安全事件中术语、实体抽取的性能,而且在一定程度上决定了与食品安全事件相关的分类、聚类和关联知识挖掘的精准度。本文分别基于CRF、RNN、BiLSTM和BiLSTM-CRF等传统机器学习模型与深度学习模型对食品安全事件文本进行词性自动标注实验。四十组实验结果表明,在未加入任何人工特征的条件下,深度学习模型的标注调和平均值高于传统的条件随机场模型,其中RNN和BiLSTM的调和平均值分别高出了2.43%和3.93%。而有机融合了BiLSTM和条件随机场模型两者最优特征的BiLSTM-CRF模型整体性能达到了最优,其中调和平均值比BiLSTM高出了7.12%,并且其中最优模型的调和平均值达到了95.89%。
[期刊] 教育学报
[作者]
周付军 胡春艳
为了实现"双一流"建设政策从文本到实际效果的高效转化,选择合适的政策工具或手段,优化政策工具的组合和搭配结构显得至关重要。基于政策工具视角,采用内容分析和文献计量方法,以中央层面颁布的"双一流"政策文本为分析对象,从政策工具和建设要素维度构建了"双一流"政策工具二维分析框架。发现"双一流"政策工具有以下特点:政策工具呈现全面性和多样性,但工具间缺乏科学组合;命令性工具使用过溢,忽视"双一流"建设的高校和学科差异;政策工具偏向长期能力建设,短期规划不足易导致"跃进式"建设;政策工具使用重点和稳定性发生变化,工具系统性程度不高。未来"双一流"政策制定可从优化政策工具的组合结构等方面入手,同时纳入更多政策文本进行政策解构分析,增强分析的全面性和科学性。
关键词：
双一流政策 政策工具 建设要素 政策执行
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张炳恒
全自动图书分类和标引的研究●张炳恒（天津市医学科技情报研究所天津３０００５０ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｅｘｐｌａｉｎｓｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ，ｒｅａｌｉｔｙａｎｄｎｅｃｅｓｓｉｔｙｏｆｆｕｌ－ａｕｔｏｍａｔｉｃｂｏｏｋｃｌａｓｓｉｆ...
[期刊] 软科学
[作者]
俞立平 周朦朦 张运梅
梳理和分析我国出台的碳减排相关政策，采用内容分析法从政策工具与政策目标两个维度来构建碳减排政策分析框架，全面细致地揭示碳减排政策工具的运行情况，剖析碳减排政策的特征，分析存在的问题并提出建议。结果表明：我国碳减排政策分为萌芽期(2007—2013年)、初步发展期(2014—2018年)和快速发展期(2019年至今)3个发展阶段；我国碳减排政策发文以单部门为主，其中生态环境部发挥中坚力量，缺乏部门间的合作；我国碳减排政策类型以通知、办法为主，权威性较强的法律法规相对欠缺，政策平均效力有待提升；我国碳减排政策的政策工具更倾向于使用命令控制手段，主要聚焦于碳排放报告和核查、目标规划和碳交易平台建设3个方面；我国碳减排政策目标着重于完善碳交易市场、数量控制和促进能源结构变动3个方面。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
田亮 李博闻 章成志
自动识别学术论文所使用的研究方法对研究方法的评估、方法使用行为分析、方法检索等均具有重要意义。学术论文研究方法的自动分类离不开大量训练语料,但论文研究方法标注成本高昂,探讨如何充分利用现有标注数据对于降低标注成本具有重要意义。以图书情报领域为研究对象,首先通过实验比较了基于英文摘要的单语言方法和基于全文的跨语言方法,进而说明了使用跨语言方法的必要性;其次比较了两种跨语言方法在跨语言研究方法分类中的效果;最后对本文提出的一种学术论文全文处理方法进行了验证。实验结果表明,基于学术论文全文的跨语言方法明显优于基于英文摘要的单语言方法,基于机器翻译的方法比基于跨语言预训练模型的方法更优。此外,实验表明针对学术论文全文的长文本处理方法相较于基线方法有明显提升。
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
倪朦 潘庆云
省级政府统筹管理的分类考试招生制度已经成为高等职业教育人才选拔的主渠道，是构建职教高考制度的现实基础。通过构建政策工具、政策要素和利益相关者三维分析框架，运用内容分析法对47份省级分类考试政策文本进行分析。研究发现，省级分类考试政策存在政策工具整体配置结构不均衡、政策工具与政策要素配置契合度不高、对紧密型利益相关者政策供给不均衡等问题。建议进一步优化分类考试政策工具使用结构、调节政策工具与分类考试政策要素契合度、平衡不同利益相关者政策供给。
关键词：
分类考试 高等职业教育 政策工具
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
缪建明 贾广威 张运良
随着我国专利申请数量的迅猛发展，对受理专利实现快速分类的需求也越来越迫切。作为专业性知识极强的科技文献，专利自动分类的正确率远高于普通文本的分类效果。基于专利摘要进行快速自动分类的方法，充分考虑专利类别的层次结构特性，建立不同层次的类别特征中心向量，采用经典的类中心向量分类算法实现专利的快速自动分类。实验结果表明：该方法在专利不同层次上的分类效果明显，时效性大大提高，能够满足专利快速分类的实际需求。
关键词：
文本分类 专利分类 自动分类
[期刊] 情报学报
[作者]
刘开瑛 郑家恒 刘静
本文介绍基于《中国档案分类法金融档案分类表》（以下简称《金融档案分类表》）的中文文本自动分类算法。提出了类别词概念，介绍了类别词库和分类规则词库建造法以及自动分类的三维加权算法等内容。经过对真实金融档案文本测试，自动分类正确率可达８１％以上。
关键词：
自动分类,金融档案,档案分类
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张雨卉
基于《中图法》的文献深层分类蕴含着两个经典的自然语言处理问题：极限多标签文本分类（Extreme Multi-label Text Classification， XMC）和层次文本分类（Hierarchical text classification，HTC）。然而目前基于《中图法》的文献分类研究普遍将其视为普通的文本分类问题，由于没有充分挖掘问题的核心特点，这些研究在深层分类上的效果普遍不理想甚至不可行。相较于同类研究，本文基于对《中图法》文献分类特点和难点的深入分析，从XMC和HTC两个角度对基于《中图法》的文献深层分类和相关的解决方案进行了考察和研究并针对该场景下的特点进行应用和创新，不仅提高了分类的准确度，还扩展了分类的深度和广度。本文模型首先通过适用于XMC问题的轻量深度学习模型提取了文本的语义特征作为分类的基础依据，而后针对中图法分类中的HTC问题，利用LTR（Learning to Rank）框架融入包括层级结构信息等多元特征作为分类的辅助依据，极大化地挖掘了蕴含在文本语义及分类体系中的信息和知识。本模型兼具了深度学习模型强大的语义理解能力与机器学习模型的可解释性，同时具备了良好的可扩展性，后期可方便地融入专家定制的新特征进行提高，并且模型较为轻量，可在有限计算资源下轻松应对数万级别的分类标签，为基于《中图法》的全深度分类奠定了良好的基础。
[期刊] 情报学报
[作者]
郑家恒 宋文中
本文采用一种基于词的归类技术。在类别词专指度的计算中 ,考虑了类别词在语料中的频度、集中度和分布性等因素。根据HTML语言的标记特性 ,应用三维加权分类算法计算类别权值。采用Bayes公式变型 ,计算WWW中文信息文件归类可信度 ,并按可信度最大归类。对 10 8篇试语料进行测试 ,封闭测试的归类正确率为98 1% ,开放测试的正确率为 83 3%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
尹桂秀
This article introduces a Chinese text automatic classification method,including its principle and classification process.The article focuses on some key theoretical problems,such as word classification,keyword collection and keyword matching.
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