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[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄金霞
针对当前语义网技术在支持科研创新方面的发展,比较两个支持科学研究和学术发现的工具——哈佛大学信息搜索引擎Harvard Catalyst和语义网探索的科学家网络VIVO,包括两者在信息组织方式、系统架构、系统实现关键技术、数据来源、实现的功能等方面的差异,分析VIVO所具有的特色以及存在的问题,讨论当前语义网应用在支持科学研究上具有的特点。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张莉曼 张向先 吴雅威 卢恒
[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张莉曼 张向先 吴雅威 卢恒
[目的/意义]提出了一种基于语义主题图谱发现学术APP用户信息需求内容的思路方法,充分发挥语义主题图谱的深层关联优势,为运营者精准感知用户信息需求提供指导。[方法/过程]首先从提问数据中筛选出需求文本,然后通过TF-IDF、LDA主题模型以及词性限制的方式抽取需求主题词,最后基于Glove模型从全局语义角度挖掘主题词的关联词并生成语义主题图谱,利用语义主题图谱的语义共现、语义扩展、语义集成作用辅助运营者发现用户信息需求。以小木虫APP为例进行实证分析。[结果/结论]实验结果表明,利用该方法能构建出深层次、强关联的语义主题图谱,运营者应用语义主题图谱可以发现用户核心需求焦点、具体需求内容和需求主题类别,对提升需求分析及决策效率有重要意义。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
巴兴强 张丽莉
以客户为中心的CRM(客户关系管理)系统在汽车营销领域具有重要作用,它可以帮助企业更好地了解客户需求,改善企业与客户的关系,提高客户满意度,从而提升汽车营销企业的竞争实力。知识发现技术在CRM中的应用,使得CRM系统向智能化的方向发展,有助于汽车营销企业预测业务的发展趋势,并帮助企业挖掘潜在新客户和保留老客户,使企业处于更加有利的竞争位置。
关键词：
知识发现 信息分析 汽车营销 CRM
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曹树金 曹茹烨
[目的/意义] 跨学科交叉融合正在成为科技创新的重要方式。利用知识图谱进行跨学科知识组织、揭示潜在的知识关联，为跨学科借鉴的科研创新提供有力支持。[方法/过程] 选取图书馆学与情报学、传播学、计算机科学、科学学领域的中文学术论文为样本，利用SciAIEngine平台抽取能够反映论文研究问题、研究方法、理论原理等的科研实体及实体关系，构建领域知识图谱。然后，通过相似度计算发现不同学科之间潜在的知识关联，构建跨学科融合知识图谱，提供科研创新知识和情报。[结果/结论] 研究发现，基于知识图谱的方法能够有效地从跨学科角度发现新的研究方向、思路和方法，有助于激发科研创新活力。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨敏 马建玲
科学博客作为网络环境下科学界与公众进行科学知识交流的新型平台,成为当前流行和通用的非正式学术在线交流渠道。但是其数量巨大、增长迅速、质量参差不齐,如何有效发现和遴选高质量的科学博客资源成为一个亟待解决的问题。文章通过构建科学博客本体,在此基础上制定出科学、合理的推理规则,提出语义化发现机制应用框架及其工作原理,旨在寻求科学、有效的科学博客资源语义化发现机制。
关键词：
语义化发现 科学博客 本体
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
曾建勋 丁遒劲
商业性资源发现系统特别是国外资源发现系统逐步得到市场认可,国内许多图书馆已经引进,但实践应用中存在资源组织揭示层次较浅、服务功能单一等问题。本文基于国家科技信息资源保障需要及国内外资源发现服务现状,提出构建我国的国家科技信息发现服务体系。从文献数据采集、数据统一管理、语义知识组织、系统服务功能、方法工具支撑五个基本方面进行详细论述,重点强调本体、叙词表等知识组织工具在文献资源语义知识组织中的应用,形成语义关联的数据资源体系,促进系统功能从单一资源级别发现服务向引文分析、科研实体识别等知识服务拓展。相关标准
[期刊] 图书情报知识
[作者]
张军亮
[目的/意义]将不同系统、不同类型的医学信息资源统一关联起来,挖掘和发现其中的医学信息和知识,为临床医生的临床决策和科学研究提供信息服务。[研究设计/方法]在分析医学信息资源发现服务存在问题的基础上,针对临床医生的信息需求和医学信息资源的特点,构建了包含资源层、资源融合层、资源服务层和医学语义与医学知识库的基于语义关联的多源医学信息资源发现服务系统模型;就中文医学语义映射、语义存储结构、语义采集和基于语义关联的资源发现等系统关键技术进行了研究和设计;从语义解释空间和知识关联进行了实例分析。[结论/发现]该资源发现服务系统模型从语义层次实现了语义关联发现。[创新/价值]将医学语义引入医学信息资源服务系统中,为人口健康信息平台的医疗健康大数据深度挖掘和广泛应用等提供一定借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李楠 孙济庆 吉久明
突破传统的文献知识发现思路,从语言学视角分析汉语语境下领域知识发现的有效路径。通过对领域术语的词素、语义进行分析寻找知识关联的线索,并以化学领域为切入点分析其可行性,提出基于领域术语词素分析的知识发现研究思路。
关键词：
知识发现 汉语词素 领域术语
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
任海英 赵育慧 于立婷
[目的/意义]识别潜在的科学研究机会是科研人员进行研究的前提,探讨科学研究机会发现的机理和方法有助于提高科研人员的研究效率。[方法/过程]综合相关文献知识发现和技术机会发现的理论和方法,对科学研究机会进行概念界定和形态表示,并以知识网络的形式阐述了4种发现机理,最后基于链路预测的方法,对单词级别的知识网络构建科学研究机会发现模型。[结果/结论]将该模型应用于自然语言处理领域,预测动态准确率达75. 1%,预测结果表明该模型能够有效进行科学研究机会发现。在理论上填补科学研究机会发现机理研究的空白,方法上将预测的知识单元扩展到单词级别,从而从新的角度发现具有创造性的科学研究机会。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
许鑫 李美玉 陈红伶 李倩
[目的/意义]提出一种基于研究主题的学术共同体发现方法，识别出以作者研究兴趣偏好为依据的“小同行”学术共同体，为完善同行评议机制以及促进学术交流提供参考。[方法/过程] 利用作者—主题模型对图情领域期刊论文的题录摘要数据进行训练，生成作者—主题分布矩阵，根据作者研究主题的相似度对作者进行聚类并可视化。[结果/结论] 基于作者—主题二分网络的学术共同体发现相比于传统的基于合著关系、引证关系以及作者—关键词耦合关系等的社区发现，更能揭示作者之间基于研究主题凝聚的学术关系，可为同行评议专家的遴选工作提供新思路。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
陈雪 邹小筑 邱彦涛
文章回顾资源发现系统的研究,利用Primo资源发现系统水木搜索,从科研用户信息需求特点出发,围绕需求信息的检索、获取、分析与动态跟踪开展科研课题跟踪服务。通过线性菲涅尔式太阳能热发电技术的实证研究,发现系统存在的问题及在课题跟踪服务上的优劣,提出发展发现系统的建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
沈思 孙豪 王东波
[目的/意义]针对目前医学文本中疾病—基因等实体关联关系在知识发现中结合主题的研究较少,不足以揭示医学领域知识在主题层面的深层语义关联关系,提出了一套结合全文文本和领域知识主题的语义相似度计算方法。[方法/过程]以肿瘤期刊全文本为研究对象,用TWE模型进行词向量和主题向量的词嵌入表示,基于Siamese Network框架结合文本和领域知识主题进行相似度计算。[结果/结论]实验表明,该研究所提出的相似度计算方法在验证集中的预测F值达94%,最后通过对测试集数据进行聚类分析,从高、中、低频以及未进行临床注册实验的角度对疾病和关联基因进行分析,发现当前的热门研究以及未来可能成为研究热点的靶点基因。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王巍洁 任慧玲 李晓瑛 王勖 张颖
[目的/意义]为提高机器理解医学文本的能力，提高医学自然语言处理等上层任务效果，保障医学知识内容更新及时性、覆盖完整性，提出一种融合汉字多语义信息与文本统计特征的医学新词发现方法。[方法/过程]以规范用词的医学文献摘要数据为新词发现来源，基于N-gram模型获取N元词串，将词串存入字典树，从词的内部凝固度、词的自由程度、词的语义相似度3个角度同时计算每个N-gram词串的关联置信度、左右邻接熵、多语义相似度（包括汉字细粒度字符语义信息、BERT词向量信息），遍历上述各指标阈值评估N-gram词串为医学新词的可能。[结果/结论 ]从中华医学会收录的截至2022年10月20日的最新1 000篇文摘中发现医学新词3 263个，去除重复项后，共获得764个医学新词。提出的融合汉字多语义与文本统计特征的医学新词发现方法对比现有方法具有一定提升，且在应用上可以有效提高医学分词任务效果，使医学分词后的名词类别更清晰、概念更明确、内涵更丰富。结合汉字内在多语义信息与字词外部统计特征的医学新词发现方法，不仅可以提高计算机的新词发现能力，还可提高计算机面对专业且复杂的医学文本自然语言处理效果，对及时更新领域知识内容等具有重要帮助。
[期刊] 情报学报
[作者]
潘俊 吴宗大
针对中文词汇历时语义的知识挖掘问题,本研究设计了一个面向知识发现的可扩展框架,该框架基于松耦合的可配置服务式架构,底层提供数据清洗、数据规范化、历时词向量训练等服务,中间层通过XML (extensible markup language)配置来定制基础数据的抽取策略并实现界面映射,顶层通过对关键服务的组合调用,构建知识发现与可视化的应用模块。以《人民日报》词汇历时语义挖掘实践为例,给出了该框架的一个具体实现,展示了历时词向量在数字人文和社会计算研究中的可能应用模式。该方法框架及其实现具有较好的通用性,通过二次开发,能灵活构建各类面向知识发现的词汇历时语义挖掘应用,并可推广到对其他历时语料的知识挖掘。
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