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[期刊] 图书情报工作
[作者]
雷声伟 陈海华 黄永 陆伟
［目的 ／意义］引文内容分析能够帮助揭示文献引用关系的深层语义内涵，而引文上下文识别作为引文内容分析的基础显得尤为重要。［方法 ／过程］梳理已有引文上下文研究的现状，总结当前引文上下文识别的不足，在此基础上归纳引文上下文识别的５类特征，并采用文本分类和序列标注两种方法开展引文上下文自动识别实验。［结果 ／结论］实验结果表明，本文提出的特征能够很好地提升引文上下文识别效果，且基于文本分类的ＳＶＭ分类效果要优于基于序列标注的ＣＲＦ。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘洋 崔雷
以引文上下文为研究对象,探讨来自于引文上下文、目标文献摘要以及目标文献自标医学主题词(下称主题词)三者间的符合程度,定量分析引文上下文在表征目标文献内容特征时的作用。以被Circulation杂志高频引证的5篇研究类论文作为目标文献,提取其施引文献的全部引文上下文,并对其进行分词及主题词匹配;将其结果与目标文献摘要提取的主题词以及文献自标的主题词进行两两比较。结果表明,引文上下文与目标文献摘要具有较高的符合度,而且在表征被引文献内容特征的效果上明显具有优势。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
牛海波 赵丹群 郭倩影
[目的/意义]在面向科技文献的检索服务中，基于语义检索的方式近年来愈发受到人们的重视，而引文上下文中包含了其他同行专家对被引文献的提炼、评价、总结等关键信息，能够用于提取被引文献的重要语义信息。同时，BERT词嵌入方法是当前许多文本处理任务中的重要手段。基于此，文章提出了一种新的基于BERT和引文上下文的文献向量表征方法，旨在有效实现对文献的语义表征及检索。[方法/过程]基于arXiv数据库中“计算语言学”领域的相关文献数据，利用引文上下文将被引文献映射到全局唯一ID，构造包含施引文献引文上下文和被引文献ID的训练语料，通过BERT预训练模型开展训练，将施引文献引文上下文与被引文献ID表征在同一向量空间，进而实现语义计算和检索。[结果/结论]与基于文献全文开展的文献检索方式相比，基于BERT和引文上下文的文献检索方法能够隐含编码被引文献引用强度、被引文献核心概念等关键信息，从而能够更好地表征被引文献。随后，本文开展了语义检索和相似文献发掘实验，结果证明该检索方法切实有效。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许鑫 陈路遥 杨佳颖
[目的/意义]引文是施引文献与被引成果的纽带,反映了后继者的借鉴和肯定。本研究在传统题录关键词网络的基础上,创新地将引文上下文关键词作为研究材料,所构建知识图谱不仅能揭示文献主题的深层次信息,也能够反映受众主观筛选和利用文献的知识过程。[方法/过程]选取数字人文为研究领域,获取3个文献集和两个引文文本集,构建两个无向的关键词共现网络和两个有向的基于文献引证的关键词网络。通过共现网络,观察数字人文领域知识的吸收与扩散;通过引证关键词网络,观察数字人文的形成与转化。[结果/结论]研究揭示数字人文的研究重点、核心领域与核心技术,从受众的角度为数字人文领域未来研究提供借鉴和参考。
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
王鑫 程齐凯 李信 陆伟
本文对学术文本引文上下文的定义及其识别研究进展进行梳理,考虑科研人员在相关研究撰写过程中或期刊编辑在审稿过程中的特定信息需求,探讨基于引文上下文辅助生成相关研究章节的可行性。在此基础上,对基于引文上下文的相关研究辅助生成系统的系统思路、功能模块进行设计,并以Science Direct数据库在1957—2014年收录的289 926篇计算机领域的科研文献全文网页数据作为数据源,实现相关研究辅助生成系统RWGS。结果表明,RWGS可较好满足科研人员在撰写相关研究章节或期刊编辑在审稿时更细粒度的信息需求,对传
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
侯小雯 邹永利
学术性文献内的图片具有确定信息需求、辅助滤检的功能,网络学术文献内的图片在上下文语境、大小、命名、格式、超链接等方面有着独特的特征,可以与网络广告、图标等干扰图片区分开来,便于实现自动识别和辅助检索。基于这样的理论,以Google的自动抓取为基础采用VC++进行系统开发,实现了对含图片的文献的检索并在结果页面上以缩略图的形式展示图片,并依此对检索重新排序。
关键词：
信息检索 学术文献 主题图片
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蔡乐 罗卓然 陆伟
[目的/意义]学术论文中的科研贡献是论文中最有价值的信息类型之一。[方法/过程]本文将学术论文贡献内容从理论层面分为三个主要维度，即贡献功能、贡献重要性、问题-方法贡献。以此为指导，设计了一套包含五大贡献类别的标注框架，其中包括揭示贡献类型抽象性质的贡献分类标注体系及描述贡献内容的多层术语词汇功能标注体系。在此基础上，以SCI-BERT为基础模型，显示的引入了学术论文的章节功能和结构化的术语信息，提出了语义角色标注增强下的科研贡献识别模型CNSC，并将其与过往的文本分类方法进行对比。[结果/结论]实验结果表明，文章提出的CNSC模型充分利用了论文的术语结构和贡献句的章节信息，对贡献类型的识别要优于其他模型。
关键词：
贡献内容 学术论文 文本分类 预训练模型
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
章成志 徐津 马舒天
[目的/意义]目前学术文献被引片段识别研究存在两个问题:对于给定的一个引文上下文,其所对应的被引片段句子数量并没有明确的定义;构建特征中很少考虑句子中词语的语义相似度特征。文章基于以上两个角度,对已有的实验方案进行改进,旨在提高被引片段的识别效果。[方法/过程]首先,按照不同的粒度对被引文献进行句子切分,以考察不同粒度切分下被引片段的识别效果,从而确定被引片段的最佳句子数量。随后,在被引片段识别模型中加入词语语义相似度特征,即通过词嵌入进行分布式词向量表示,并依据词汇语义网络本体,度量不同句子中词语间的语义相似度。[结果/结论]实验结果表明,随着句子切分粒度的逐渐增加,被引片段识别效果呈下降趋势;另外,所增加的词语语义相似度特征能够有效地在句子间建立细粒度的语义关联,提高了模型的稳定性,从而提升了被引片段的识别效果。[局限]仅从特征构建的角度对被引片段的识别工作进行优化,提升效果较为有限。模型选择方面,仍局限于使用传统的机器学习算法,未考虑现有的深度学习算法对本工作进行改进。
[期刊] 情报学报
[作者]
许鑫 陈路遥 杨佳颖
数字人文作为新兴领域,厘清来龙去脉将有助于夯实研究基础。在关注到引文文本的价值并未被充分利用后,本文融合了文献集与引文文本集的关键词共现网络,通过"吸收—形成—被吸收—扩散"的演化过程,观察数字人文领域的研究热点的发展路径,挖掘数字领域的潜在价值点。研究发现,数字人文领域的研究脉络在不断细分和深化,其中史学相关研究集中度较高,有专深化的倾向;社交媒体相关研究则是未来繁荣的趋势所在。
关键词：
知识网络 数字人文 引文上下文 融合网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵龙文 黄跃萍
[目的/意义]对于数据的开放共享和关联数据中的关联发现,相同语义的属性识别能够帮助解决其面临的词汇异构和多源数据语义理解问题。[方法/过程]在以往单一方法的基础上,改进和提出综合属性值和上下文的开放数据相同属性识别方法,并针对政府开放数据进行了实验。[结果/结论]结果表明,该方法能提高单一方法识别的准确率,具有可行性。
关键词：
属性识别 属性值 上下文 政府开放数据
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王星 刘伟
针对中文学术文献,提出一种新的自动标引方法,该方法基于文献之间的引用关系,利用被引文献的标引词,对遗传算法进行改进,实现自动标引,避免利用文献正文、标题等内部文本特征进行自动标引的局限性。通过在大规模真实测试集(中文学术文献)上进行实验,验证该方法的有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
黄水清 周好 彭秋茹 王东波
古籍文本中存在大量事实上的引文条目,即引书。目前,引文分析法多基于现代文本开展研究,学术界对古籍文本中的引用现象的关注较少。本文将引文分析法应用于古籍文本,计算和分析引书的引文指标,为古籍文本的引书计量学研究建立初步框架。本文选择《十三经注疏》中的《论语注疏》《毛诗正义》《春秋左传正义》三部典籍为研究对象,分别基于CRF (conditional random field)模型、Bi-LSTM (bidirectional long short-term memory)模型以及Bi-LSTM-CRF模型,从古籍文本中自动识别引书条目,并对比抽取性能,利用引文分析方法计算并分析了三部典籍中引书的各项引文计量指标,进而分析古籍文本之间的知识关联,探讨古人的引用行为。研究结果表明,机器学习模型应用于引书条目的自动识别整体效果良好,两种深度学习模型表现更佳,CRF模型存在明显差距。在两种深度学习模型中,Bi-LSTM-CRF模型性能略好。古籍文本之间的关联强度不一,引书的规模受多方因素影响,经部文献的被引次数占比最高,经部文献中的礼制类文献尤甚。此外,古人的引用行为也受成书目的、学者知识背景、引书文献获取难易程度等多重因素的影响。
[期刊] 情报学报
[作者]
王东波 高瑞卿 叶文豪 周鑫 朱丹浩
随着大量科研论文全文本的出现,如何从中挖掘相应的知识不仅有利于学术文献的深度知识组织而且有益于学术文献的精准检索。而识别学术文本的结构是进行上述探究的基础,因为结构的识别有助于从更深层次或者偏重语义的角度理解学术文本,从而促进学术文本挖掘研究的发展。本文以学术文本的不同结构功能为研究对象,以Journal of the Association for Information Science and Technology(JASIST)上发表的1579篇论文为数据集,进行双向长短时记忆神经网络、支持向量机和条件随机场三种模型上的预实验,并对比实验结果的性能,最终确定利用条件随机场模型做进一步探究。利用条件随机场模型,本文将学术文本结构功能识别问题转化为对句子单元的序列标注问题,寻找最优识别模型并探究不同特征对结构功能识别的影响,最终获得开放测试的调和平均值为92.88%的结构整体识别效果。实验结果表明,章节标题中词汇信息和章节内容的特征词汇信息对学术文本的功能结构识别起到巨大作用,可以达到令人满意的效果,而结构的长度特征则干扰条件随机场方法的性能。在最后,本文对学术文本结构功能识别出错原因进行总结,指出进一步探讨的问题和方向。
关键词：
文本分类 条件随机场 篇章结构 深度学习
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张晓娟 杨诗涵 郭佳润 桂思思
[目的/意义] 通过抽取有效分类特征，实现对学术搜索情境下困难搜索的自动识别。[方法/过程]人工标注万方数据库用户行为日志数据中的1125个搜索会话；从查询表达式、用户单类行为、用户多类行为间转换3个维度提出分类特征；对比分析所提出分类特征在GBDT、神经网络、LightGBM及XGboost 4种分类模型中的分类效果。[结果/结论]提出的特征集合能有效识别困难搜索，且优于已有研究中所提出的特征；提出的3类特征集合具有一定的独立分类效果，且相对其他两类分类集合，基于用户单类行为的特征在多数情况下取得了最好的实验性能。[局限]由于公开可用数据集的有限性，本研究只在一个数据集上对所提出特征进行了验证；分类特征来源于日志数据，故无法覆盖用户生理、心理所反映的特征；人工标注效率低导致数据集有限。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭少友
用户当前正在浏览的网页内容有助于说明用户的即时信息需求。在现有相关研究的基础上提出了一种基于上下文的W eb即时信息检索方法,该方法允许用户从正在浏览的网页中选择一段文本作为原始检索条件,由检索系统从其上下文中提取一级扩展词和二级扩展词来形成新的检索条件进行检索,并将检索结果按相似度从大到小的顺序呈现给用户。
关键词：
信息检索 即时信息需求 检索方法
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