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[期刊] 科技进步与对策  [作者] 王丽梅  骆琪  
探究技术邻近性的细粒度划分及其对技术转让的微观影响,对揭示技术转让的内在规律,促进供需主体对接、交易等具有重要意义。将技术邻近性划分为3个维度11个指标,利用QAP分析方法、Spearman秩相关性及时间序列模型,研究技术邻近性对组织间技术转让的动态影响,结合京津冀地区发明专利转让数据进行实证研究。结果表明,在技术吸收能力邻近维度,技术储备邻近性正向促进技术转让,技术实力邻近性负向影响技术转让。在技术内容结构邻近维度,技术基础邻近性对技术转让的影响呈“倒U”型,技术投资邻近性负向影响技术转让,技术互补邻近性正向促进技术转让。在技术交易网络结构邻近维度,网络结构邻近性正向促进技术转让,网络开放度邻近性的作用不显著,网络节点度中心性、接近中心性正向促进技术转让,说明网络中的择优链接与就近链接效应显著。技术交易邻近性对技术转让的正向影响呈“倒U”型,路径依赖效应显著。网络结构邻近性对技术转让的促进作用最强,其次是技术互补邻近性,表明组织更倾向于选择网络距离短、技术互补性强的组织进行技术转让;技术投资邻近性的抑制作用最强,意味着具有相似需求的组织间倾向于竞争,很难进行技术转让。
[期刊] 情报学报  [作者] 吴柯烨   孙建军   谢紫悦  
新一轮科技革命和产业变革中,技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而,利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈,且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性,难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此,本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架,该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合,将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明,利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌,结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络,为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务,相较于传统预测指标,BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估,证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合,具备实际研发价值。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 夏立新   龙存钰   胡畔   宋吉  
[目的 /意义]构建基于用户评论的图书分面体系和图书查询意图的分面检索模型,提升用户图书检索体验。[方法/过程]在调研大规模图书评论数据的基础上,立足图书评论数据特征进行细粒度图书分面体系构建,在此基础上,引入查询意图识别模块来构建图书分面检索模型,并进行原型系统的实现以验证模型的可行性和效果。[结果 /结论 ]通过原型系统的实现证实了所构建的细粒度分面体系能够有效帮助用户筛选和定位图书检索结果;提出的分面检索模型操作便捷,并能够结合用户的查询意图有效减少信息过载的问题,具有良好的用户体验。
[期刊] 管理评论  [作者] 孟园  王洪伟  王伟  
随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的
[期刊] 管理评论  [作者] 孟园  王洪伟  王伟  
随着在线点评系统的发展,网络口碑成为消费者购买决策的重要参考依据,并对产品销量产生影响。护肤品销量受口碑效应的影响显著,为此以护肤品为例,基于细粒度情感分析技术,从网络口碑中提取针对产品特征项的消费者主客观情感,根据词汇频数设计细粒度情感各维度的权重指数,构建细粒度综合情感指数。然后,以综合情感指数和消费者评分为情感变量,结合ARMA模型对产品的销量预测进行实证分析。与基准模型对比,发现加入了情感变量的销量预测模型提高了对数据的拟合能力,细粒度情感指数有较高的预测精度。而消费者评分在某些节点上也具有一定的预测能力,但整体预测效果并不理想。研究也表明,以月度为观察周期构建的网络口碑综合情感指数具有较好的预测效果,综合情感指数滞后1期时能提供最好的预测效果,滞后1-4期时能为销量预测起作用。
[期刊] 地理科学进展  [作者] 张翼鸥  谷人旭  马双  
技术转移是区域经济发展的主要方式。城市作为多种要素流动的中心,彼此间的相互作用和联系状况,是城市地理研究的重要内容。因此,在知识经济时代,对技术转移的机理进行探讨尤为重要。在此背景下,论文基于国家知识产权局2000—2015年的专利转移数据,借助Gephi、ArcGIS和Stata等工具,对中国技术转移网络的主体结构、分部类模式及其空间特征进行了探究。结果表明:①就技术转移网络的主体而言,虽然民营企业和高校的地位不断攀升,但多数联系建立在高校、科研院所与其衍生企业之间,说明网络整体连通性较低,溢出效应微弱;②从分部类专利转移数据来看,对创新能力要求较高的知识往往在相对较少的地方产生,且其转移的空间尺度主要集中于城市内,说明中国城市间技术转移存在一定的地域阻隔;③对多维邻近性及其影响的回归分析表明,多数城市在建立创新联系时,更倾向与同一行政区内或地理、技术规模邻近的城市进行专利转移,即地理邻近、技术邻近、社会邻近对中国产学研合作网络的构架具有正向的促进作用。
[期刊] 情报学报  [作者] 周清清  章成志  
随着在线评论信息数量的快速增长与应用的不断扩展,评论挖掘研究得到学术界的持续关注。当前的评论挖掘任务对属性的全面性、细粒度等要求越来越高,而多数现有研究方法主要关注评价对象主要属性的抽取。尽可能地发现评价对象的全部用户关注属性、并以细粒度方式表述属性,是一项有意义的工作。本文提出一种细粒度属性抽取方法,旨在全面、快速地抽取产品属性。本文首先利用高频名词构建候选属性词;然后通过深度学习构建候选属性词向量,在此基础上完成候选属性的聚类,得到聚类后的候选属性词集;最后对候选属性词集进行噪音过滤,得到细粒度产品属
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 唐晓波  刘一平  
[目的/意义]粗粒度的跨语言情感分析往往只考虑篇章段落中的情感分布信息,而忽略深层次的语义关系。为弥补这一缺陷,文章提出一种基于依存句法的跨语言细粒度情感分析算法。[方法/过程]首先对中文文本进行依存句法分析,从深层的语义关系入手,提出一系列识别规则,提取情感评价单元;然后利用机器翻译对情感评价单元进行语言转换;最后通过与英文情感词典的匹配分析,对情感评价单元的情感极性进行判定。[结果/结论]实验结果表明,与原有的情感评价单元提取方法相比,本文的方法在一定程度上提高了提取效率;同基础的单语言情感分析方法相
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王玉林  王忠义  
针对共词分析方法存在的共现词对的"同量不同质"问题、共词分析结果解释的"不一致"问题等,提出一种细粒度语义共词分析方法。该方法一方面对词对共现统计单元进行碎片化处理,由"文献单元"变为"知识单元"(RDF三元组),达到细粒度的目的;另一方面对共词分析方法进行语义化处理,将共现词对的语义信息融入到共词分析过程之中。最后,借助该方法进行实证研究,并在一定程度上验证该方法的科学性和有效性。
[期刊] 大学图书馆学报  [作者] 谭翠萍  
采用文献调研方法,从不同粒度层次的情感分析视角,阐述细粒度情感分析对整个情感分析方法的影响与促进,并对细粒度文本情感分析的最新任务和技术方法进行了归纳总结,最后对该领域未来研究趋势进行了研判。此文相关研究成果可为后续研究提供借鉴与参考。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 丁培  
文章系统梳理、总结科学文献和科学数据在引用、元数据、细粒度语义等多维度上的关联研究;重点分析建立以语义标注为核心技术的文献和数据间细粒度内容语义关联模型的关键步骤,包括文献和科学数据语义标注流程、技术、难点,语义关联发现方式等;通过Uni Prot案例验证了基于本体、利用语义标注技术实现科学数据与文献间关联方法的可行性。该方法既需要高质量的人工标注集,也需要借助计算机机器学习方法。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 唐晓波  刘广超  
[目的 /意义]对细粒度情感分析研究进展进行调研和总结,探讨其关键问题、关键技术及未来研究趋势。[方法 /过程]采用文献调研方法,从不同粒度层次的情感分析视角,对粗粒度情感分析到细粒度情感分析的演进过程进行阐述,对细粒度情感分析的实现技术和方法进行归类总结。[结果 /结论]总结细粒度情感分析的两个重要问题:情感词抽取和评价对象属性抽取。本研究有助于了解现阶段细粒度情感分析研究的关键问题及关键方法。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 聂卉  刘梦圆  
[目的/意义]对海量但杂乱的在线评论资讯进行有效的质量评测是信息领域的热点问题。文章从心理学角度挖掘评论内容蕴含的细粒度情感,"情绪"对用户行为产生的作用,为网站进行评论质量评测提供新思路,同时也为企业实施情感营销提供理论依据和参考方案。[方法/过程]研究借助心理学领域的情感模型,以长篇幅"书评"为研究对象,运用自然语言处理技术从评论内容中提炼出"乐、哀、怒、惧、惊、恶、好"7种细粒度情绪特征及主观性特征,采用基于随机森林的分类和特征优选算法,对情绪特征对评论感知效用的预测力进行实证检验,深入分析细粒度情感对评论感知效用的影响。[结果/结论]结果表明,评论内容中蕴含的细粒度情感与评论感知效用关系密切,情绪特征的引入能够显著提升感知效用预测模型的预测力。情感语义纯粹的"乐、怒、恶"作用更显著,"乐"带给读者的愉悦易使评论获得有用性评价,"怒、恶"的作用则相反;情感语义复杂的"好、惊、惧、哀"与评论感知效用的关系相对较弱;但情绪的影响力会随评论对象(图书)的不同而不同。针对评价对象构建基于情感特征的评论有用性预测模型更有实际意义。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 陆伟  
编者按:随着用户信息需求的日益精确化,信息检索与挖掘研究呈现细粒度和语义(关联)化的发展趋势。如何实现细粒度信息的抽取、组织,进而实现有效的检索与挖掘,是值得深入研究的问题。2010年,武汉大学启动了"70后"学者学术发展计划。以此为契机,我与吴丹、刘萍、曾子明、安璐、吴佳鑫、邓胜利等7位青年教师在原信息检索研究小组的基础上,组建"信息检索方法与技术团队",在学院
[期刊] 数据分析与知识发现  [作者] 敦欣卉  张云秋  杨铠西  
【目的】对微博进行细粒度情感分析,将情感分为8类,并计算其情感强度值,从而尽可能还原微博用户情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表,在大连理工大学情感词汇本体DUTIR的7类情感基础上,丰富一类情感"疑",并利用点互信息法构建表情符号词典,还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响,利用Python从新浪微博上获取数据,并用R语言的jieba R包进行分词,对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到微博用户对于糖尿病7类常用药物的8类情感占比及情感强度,并通过正确率、召回率、F值对结果进行验证,其中"
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