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[期刊] 情报学报  [作者] 陈帅朴   钱宇星   钱志强   刘政昊   张志剑  
近年来,科学文献呈现增速迅猛、内容复杂、主题细化等特点,给文献分类任务带来了挑战。在此背景下,推动文献自动分类技术的发展,实现科学文献在《中国图书馆分类法》上的正确分类对于信息资源的智能化管理和科学研究的效率化检索具有重要意义。本文提出了多重特征关联和图注意力网络融合的层次分类(hierarchical text classification networks based on multiple feature correlation and graph attention network,HTCN-MCGAT)模型。该模型由三个模块组成。首先是文献表示与增强模块。为适配文献分类任务,采用表示和增强两阶段流程,重新设计BERT (bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型的微调阶段,使其能够从文献摘要、标题和关键词的内部字符关联以及外部文档关联两个级别实现当前文献的增强表示。其次是标签关联建模模块。使用图注意力网络实现标签语义和层次结构的关系建模。最后是层次交互分类模块。先构建文献和标签的层次融合注意力机制,实现特征空间的文献语义信息与符号空间的层次标签信息的特征关联;再基于多任务学习视角,通过全局和局部信息融合的层次分类网络实现文献分类。本文以中文医学文献作为研究对象,设计系列实验,相较于逐层和平面多分类方法,HTCN-MCGAT模型在F1-score上提高了4.34%~13.21%。此外,还通过样例分析综合验证了本文模型的有效性。本文从特征关联丰富化和层次关系建模两方面对文献分类模型展开优化,在文献分类任务中发挥了较好的应用价值,未来可以推广至更多具有层次结构的分类任务领域。
[期刊] 图书馆  [作者] 张帆  
本文对新近出版的《医学文献分类学》一书进行了评介,同时也对我国文献分类学研究的专业化趋势进行了论述
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王良   李牧南  
[目的/意义]许多现有研究依赖于专利数据来识别颠覆性技术,但这些方法在专利文本的主题聚类分析方面仍有进一步优化的潜力。[方法/过程]通过构建基于新闻影响力增强的图注意力网络,以及自适应分配注意力权重,有效捕捉和充分利用技术主题词共现网络节点关系,在生成有代表性的节点向量后再进行专利文本主题聚类分析,可以进一步辅助识别潜在的颠覆性技术。[结果/结论 ]为进一步验证方法的有效性,选择智慧城市和工业互联网两个新兴技术领域进行实证检验。理论和实证分析显示,这种融合新闻影响力的图注意力网络聚类方法可以进一步丰富当前有关颠覆性技术识别的方法体系。
[期刊] 图书馆建设  [作者] 白国应  
文章研究了力学文献分类的三个问题 :力学文献的分类标准 ;力学文献的分类体系 ;力学文献的分类方法。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 白国应  
文章研究了数学文献分类的三个问题 :数学文献的分类标准 ;数学文献的分类体系 ;数学文献的分类方法
[期刊] 情报学报  [作者] 杨辰  刘婷婷  刘雷  牛奔  孙见山  
随着知识爆炸时代的到来,电子文献数据库的负荷将急剧扩大,用户在库中搜寻所需资源也将越发困难。因此,开发电子文献资源推荐系统从而辅助电子数据库的管理受到研究者的广泛重视。协同过滤作为时下数据库的常用推荐技术,由于仅仅考虑了用户对于文章的历史评分的相似度,忽略了用户在语义层面和社交关系的距离等重要因素因而推荐效果有限。为了在推荐系统中融入这些影响因素,本文在基于用户的协同过滤的方法基础上引入了基于主题模型的文本相似度和两种社会化的用户相似度(用户标签相似度与用户群组相似度),运用非监督的融合策略对这些相似度进行了整合。本文提出的融合文本特征与社会化指标的方法在真实数据集上展示了多源信息对于推荐准确度的增强和提升效应,对于电子文献资源的管理和传播具有较强的启示意义。
[期刊] 中国成人教育  [作者] 王丽瑜  李梅娟  
网络信息分类法是网络环境下发展起来的一种新型分类工具,它以异于传统分类法并优越于传统分类法的特点,体现出了它的易用性和通用性,并将随着网络技术的发展进一步完善。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 周丽红  刘勘  
针对面向结构特性的科技文献分类问题,通过关联规则的分类方法将科技文献划分为不同的类型:综述型、理论型和应用型。首先对科技文献数据分词等进行预处理;然后通过PredictiveApriori关联算法挖掘关于类别特征项的频繁项集,构造科技文献分类的分类器;接着对分类科技文献进行分类规则匹配,判定所属类别;最后通过实验对分类性能进行评估,并通过对比证明了本方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 由丽萍  刘越  王世兴  
[目的/意义]在社会危机事件发生后,及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类,有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系,采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型,实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例,通过不同参数的组合以及模型对比实验,获得了较高的准确率,验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持,同时为相关领域的研究提供语义资源。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 由丽萍  刘越  王世兴  
[目的/意义]在社会危机事件发生后,及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类,有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系,采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型,实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例,通过不同参数的组合以及模型对比实验,获得了较高的准确率,验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持,同时为相关领域的研究提供语义资源。
[期刊] 上海高校图书情报工作研究  [作者] 胡石  
民国文献是具有较强历史时代特色的一部分典籍。这段历史时期内,中国经历了从清王朝到中华人民共和国的历史跨越,辛亥革命、五四运动、北伐战争、抗日战争、解放战争,每一次的社会变革都蕴含着巨大的思想内容与历史承载。这一时期的文献内容既不同于建国后规范化的现代文献,也不仅限于古籍文献经、史、子、集内容的撰述,具有自身的历史特色。然而,这部分文献的分类问题一直是学界的盲区,学者也没有达成共识。笔者从实证的角度出发,在对省级公共馆及高校图书馆调研的基础上做了分析,以期对相关理论及实践有所贡献。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 吴安宁  薛静  
[期刊] 情报学报  [作者] 李树青  徐侠  曹杰  庄光光  
本文提出了一种面向临床诊断决策支持服务的医学文献推荐方法,该方法首先对文献关键词从关键词列表、Mesh标准医学词库和缩略词三个方面进行了规范化处理,并据此得到关键词和文献的完整对应关系。文章对相关处理方法的思路和细节都做了详细的说明。然后,利用已知的患者症状描述信息,根据关键词共现形式来获取目标句子集合和诊断相关关键词集合,并利用基于关键词共现形成的关键词链接网络,本文设计了一种测度重要关键词及其相关文献的查询方法。最后,文章对相关实验效果及其用户满意度评价都做了必要的说明。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 邱均平  董克  
科学文献之间通过引用关系构成了特定研究主题的知识网络,其单向无回路的特征揭示了学科主题的知识结构和发展过程。本文以WOS数据库中XML研究论文所构成的引文网络为例,利用引文关系权重与文献节点权重确定核心文献,并在此基础上从阈值和权值"高地"两个角度对核心文献进行聚合。研究发现:文献核心程度的确定过程充分考虑了不同引用实质上的重要程度区别,据此计算得到的引文和文献节点权重能够准确反映文献的质量;阈值聚合能够迅速发现整个学科发展过程中最核心的文献和引文;权值"高地"聚合分析结果更为多样,并能弥补阈值聚合在揭示次重要子结构方面的不足,发现整个知识体系发展过程中丰富的研究维度。图6。表4。参考文献11...
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 邓胜利  夏苏迪  汪奋奋  
[目的/意义]当前社交媒体中的虚假、劣质信息层出不穷,极大地干扰了正常的网络公共秩序。对发布异常信息、呈现异常行为的异常用户进行预测治理,能够有效实现网络公共空间的正本清源。[方法/过程]在既有研究的基础上,本文融合用户个体特征、行为、关系、文本主题和情感特征,构建社交媒体异常用户特征体系,并利用图注意力网络构建异常用户分类预测模型。[结果/结论]本文所构建的社交媒体异常用户特征体系具备完整性和普适性,且异常用户预测模型的分类准确率达到92.8%。相比其他分类模型,本文所构建的图注意力预测模型能够有效识别社交媒体中的异常用户。此外,关系特征、主题特征以及用户注册时间对预测异常用户的贡献度较高,在体征体系中具有较高的重要性。
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