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[期刊] 情报学报
[作者]
徐健 郭语凡 喻雪寒 黄雨馨 杨婷婷 王唯一 刘政
学术文本中的论断句包含了学者对研究问题的看法和判断，对其进行识别有助于组织和挖掘其中蕴含的学术观点，以辅助学者更高效地开展科研活动。在对前人研究进行归纳的基础上，提出论断句判断的3个充分条件和3个必要条件，从肯定和否定角度构建论断句判定标准。开发论断句标注系统，选择信息资源管理领域部分论文，开展摘要和全文层面论断句的标注实验。评测最小序列优化、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、k近邻、BERT (bidirectional encoder representations from transformers)+FC (full connection)、BERT+BiLSTM (bidirectional long short-term memory)分类器对论断句的识别效果。研究发现：(1)使用本文提出的判断标准，标注者在摘要和全文层面对学术文本中论断句和非论断句的标注一致性较高；(2)仅使用文本特征情况下，BERT+BiLSTM算法识别效果最好，准确率、召回率和F＿1值等指标均大于90%；(3)论断句和非论断句在长度、段内位置、文内位置和TextRank权重上频率分布均存在差异；(4)在摘要层面，使用序列最小优化算法，加入长度特征后，分类器识别效果提升0.5%；在全文层面，使用支持向量机分类器，加入长度、段内相对位置、文内相对位置特征后，分类器识别效果在F＿1值上取得了2%的提升。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
董庆兴 李华阳 曹高辉 夏立新
[目的/意义]大规模在线开放课程论坛具有丰富的用户评论数据。从大量未区分的评论数据中,自动识别出知识密度较高的探索型对话并挖掘其潜在价值,对于改善教师教学质量以及提高学生知识水平具有重要影响。[方法/过程]首先利用GloVe方法训练词向量,加强对文本语义的理解,然后利用卷积神经网络自动学习文本特征,提出一种基于深度学习的探索型对话自动识别模型,并在学堂在线平台《心理学概论》课程论坛标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,利用GloVe方法预训练词向量以及在训练过程中不断对词向量进行学习修正能够提高模型效果。该模型识别探索型对话的F1值为0.94,相较于传统的朴素贝叶斯方法(0.88)、逻辑斯谛回归方法(0.89)、决策树方法(0.88)以及随机森林方法(0.88)取得较大提升,具有较高的实用性和较低的学习成本。
[期刊] 中国土地
[作者]
曹玉洁 亢德芝 沈平
根据新时期国土空间规划与管理的精细化要求,本文从城市现状用地这一影响规划的基础着手,以建筑量数据等大数据为基础,提出了武汉市主城区现状用地的自主识别方法,以实现现状用地划定的精细化与科学化,为后续土地绩效评估及规划研究提供技术支撑。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈翀 李楠 梁冰 王晨琳 徐曾旭林 郑婷婷
[目的/意义]基于成果特征标识学者的学术专长是学者画像的重要任务,对学者分类、评审专家遴选、发现小同行等应用具有重要价值。[方法/过程]首先分析揭示学术专长的因素,用层次分析法构造专长标签权重分配模型;采用TextRank和概念链接技术从中英文成果内容中识别主题术语,结合权重筛选出具有领域共识和专长概括性的词汇作为专长标签。选取获得人才称号的多个领域科研人员,从中文或英文代表成果中提取专长标签,以人才公示中的专长领域作为对照基准,通过人工打分和语义计算评测识别效果。[结果/结论]在被贴中文专长标签的学者中,71.9%的个体的专长描述被认为满意。在被贴英文专长标签的学者中,77.2%的个体的专长描述被认为满意。实验表明提出的学者学术专长识别方法具有合理性。主要创新在于:在中英文不同语种以及是否存在外部知识库的条件下,提出从文献内容中挖掘候选标签词的解决方案;结合计量因素,用多种成果特征筛选专长标签,并提出权重分配的方案;针对评价基准欠缺的问题,提出基于语义计算的方式补充答案,从而扩充评价手段。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
李凌 张若楠 崔佳楠 李鑫鑫
基于引用频次开展的引文分析忽略了引文对施引文献的效用差异，依此展开资源评估、学术影响力判断难免受到“无效”引用干扰。为排除“无效”引文，提升测度及评价数据质量，文章从引文效用的角度，选择引文属性、功能、对象、情感等典型特征，建立引文标注框架。测试逻辑回归与支持向量机等方式对引文自动分类的效果，择优构建“效用视角下核心引文识别模型”。其中，为探索自动化分类方式，在数据标注阶段，除人工标引，还使用大规模预训练语言模型的对话系统ChatGPT进行自动分类标注，并进行建模效果测试，以期为引文自动分类方法及应用实践提供新思路。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈锋 翟羽佳 王芳
［目的／意义］从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提，实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。［方法／过程］将理论识别视为一类命名实体识别问题，总结现有的命名实体识别的常用方法，提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法，选取词性、知网义原等外部知识，采用ＣＲＦ模型对《情报学报》１ ８２２篇论文的标题和摘要进行实验。［结果／结论］实验表明，识别准确率最高达到９５．３８％，但召回率较低；训练语料规模对性能影响较大，不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李姝影 方曙
指出机构学术型专利的识别是在对人名进行计算机匹配的基础上,对机构的专利产出和论文产出进行关联的识别过程,具有重要的理论意义和实践意义。综述机构学术型专利识别方法的当前研究进展,主要包括基于关键词检索、匹配列举以及关系数据库3种方法,通过分析3种方法的优势和劣势,提出识别机构学术型专利的步骤,认为建立关系数据库的方法综合了前两种方法的优势,能够大规模定期更新作者名单,并在德国大学的实证中成功实施,可为未来其他国家开展学术型专利的研究提供借鉴。
关键词：
学术型专利 识别方法 研究进展
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
崔晓晖 陈民 陈志泊 许福 王新阳
【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祁延莉 刘西琴
核心专利识别是专利信息分析与服务的主要方法之一。国内常用的核心专利识别方法包括专家智慧法、专利指标频次统计法、专利指标体系法、基于布拉德福定律的分析方法、专利共类分析法、政府投资背景分析法、专利诉讼信息分析法。文章归纳并探讨了这些方法的理论基础、操作步骤、优缺点和适用环境，旨在为专利分析研究人员选择适当的分析方法提供借鉴。
关键词：
核心专利 识别方法 专利分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 郑路 张玉晨 翟姗姗 孙晶琼
[目的/意义]针对学术期刊文本资源语义标注仍存在的通用本体难以构建、标注粒度单一两大问题,提出基于SKOS的学术期刊多粒度语义标注方法,从而进一步推进语义标注的应用发展,更好满足用户的多粒度学术信息需求。[方法/过程]在对《中国汉语主题词表》进行SKOS描述的基础上,以学术期刊文本资源为对象,实现其多粒度语义标注,并通过实证研究验证该方法的可行性。[结果/结论]利用SKOS实现对学术期刊文本资源进行多粒度语义标注,较之当前学术检索系统中的标注结果,在"查全""查准""内部特征检索入口""检索结果反馈形式"4个方面具有一定优势。
[期刊] 调研世界
[作者]
赵永红
今年我国实行新的扶贫标准,对农村低收入人口全面实施扶持政策。研究新的扶贫标准下农村低收入人口的识别分类,做到应保尽保、应扶尽扶,实现农村最低生活保障制度和扶贫开发政策的有效衔接,对于维护社会公平,共享改革发展成果,构建和谐社会具有重要意义。本文利用河北省农村住户抽样调查资料和39个国家扶贫工作重点县贫困监测资料,对2008年
[期刊] 商业时代
[作者]
崔彩云 王建平
本文针对项目导向型供应链风险识别动态性的特征,分析了项目导向型供应链所面临的风险环境,并根据动态风险识别不断反馈的需求,研究了项目导向型供应链风险识别的过程。从系统动力学的角度,将项目导向型供应链中各节点和各类风险因素视为系统的构成要素,在分析供应链节点和各类风险因素的因果关系的基础上,构建了项目导向型供应链风险动态识别模型并进行实例分析,以期为开拓更准确的动态风险识别方法提供借鉴意义。
关键词：
项目导向型 供应链 风险识别 系统动力学
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李长玲 牌艳欣 相富钟 杜德慧
[目的/意义] z指数是近几年新提出的基于被引频次的评价指标,尝试用以识别高被引学科研究热点。[方法/过程]对不同时间发表的学术论文的被引频次分配不同权值,基于时间因子将z指数改进为z_y(tf)指数,降低被引频次时间滞后及累积效应的局限,提高学科研究热点的识别效果;利用z_y(tf)指数年度增长速度R值,识别不同年度的新兴研究热点;根据z_y(tf)与z指数排名变化差值D[z-z_y(tf)]大小,划分不同发展趋势的研究热点类型。[结果/结论]选择CSSCI数据库情报学领域9种优秀期刊2014—2018年的论文为样本,识别国内情报学当前的研究热点,分析不同年度新兴研究热点的变化,并划分"上升型""稳定型""下降型"3种不同发展趋势的研究热点类型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张鑫 许海云 杨宁 方肖 赵爽
[目的 /意义]科技文献语步识别是从非结构化的文献中抽取出研究目的、对象、方法、结果、结论等语义片段，针对摘要语步识别实际应用中常出现的高质量标注样本数量较有限、深度识别模型可解释性差等问题开展研究。[方法 /过程]在语步识别中引入提示学习范式，设计对应提示模板和同义词表达器，采用局部线性代理方式生成模型解释，构建可解释的深度学习识别模型，并在生物领域和计算机领域两个数据集随机抽取部分数据中进行模拟实证研究。[结果 /结论 ]基于大模型提示学习的范式在语步识别任务上以较少训练代价的取得比精调小模型更高的精度，在Pub Med三个子数据集上训练后，预测精度分别提高2.5%,4.1%和3.9%。结合准确率和解释结果来看，“方法”“结果”语步识别效果较好(F1值约90%)，“背景”“对象”语步相对差些(F1值不到70%)。基于提示学习的方式能够以更快捷高效的方式使用预训练语言模型，获得准确性高、可解释性好的识别模型。
关键词：
小样本 文本增强 提示学习 模型解释
[期刊] 财会通讯
[作者]
肖成民
一、引言作为一项重要的公司财务决策,现金股利一直是学术界和实务界的关注热点。其中,学术界主要是基于对公司现金股利政策具体行为的观察,解释现金股利的产生原因、影响因素和经济后果。由于学术界进行的主要是观察研究,因此对于现金股利形成了不同视角下的多种解释,即所谓的"现金股利之谜"。与其他会计与财
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