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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨峰
文本的特征表示是文本信息组织和检索的关键。经典的向量空间模型是最重要的一种技术,但它也有一些缺陷,如不能表示特征词在文本中的空间分布信息。为了提高文本描述的精度及检索能力,笔者给出了权重计算的修正方法。该方法在考虑特征项全局信息的基础上增加了其局部特征,它保留了传统VSM方法的特点,同时有效地将局部信息集成到一起,最后给出了一个具体的方案与相应算法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王秀红 周曼 金玉成
[目的/意义]专利文献包含着丰富的创新知识信息,是一种重要的知识载体。世界各国专利文献均有统一的内容编排体例,具有专利文献自身的用词特点。[方法/过程]通过构建领域专利知识库,用于计算专利文本词项的专利语义权重,具体过程为:假设两待比对的专利文本为和,首先通过词包法将其表示成实词向量;然后通过构建的领域专利知识库赋以各词项专利语义权重,进一步表示成带有专利语义信息的向量;再结合TF-IDF规则,最后将专利文本表示成带有专利语义权重信息以及词频权重信息的文本向量和。[结果/结论]研究为构建领域专利知识库提供
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
刘冰瑶 马静 李晓峰
【目的】通过一种特征降维方法解决传统词同现导致文本复杂网络处理大规模语料库时的高维性和稀疏性瓶颈问题。【方法】以共现概率表示词语间互信息值,抽取大于阈值的词语组合,以此为基础根据句法结构获得三级词条构建初始网络,通过修正算法完成文本复杂网络的进化,实现话题语义表达。【结果】以微博热门话题"全球爆发网络勒索病毒"下6 936条微博构建语料库进行实验,得到具有217个节点,2 019条边的网络模型,并用于微博话题特征发现研究,获得优化效果。【局限】文本复杂网络的网络节点权重赋值存在进一步探索的空间。【结论】该
关键词：
特征降维 文本复杂网络 话题表示
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张琴 郭红梅 张智雄
【目的】为解决已有方法中单词特征表示不具有语义信息这一问题,对词嵌入表示特征在关系抽取中的作用进行探讨。【方法】考虑词嵌入表示级别、词汇级别和语法级别三种类型特征,利用朴素贝叶斯模型、决策树模型和随机森林模型进行对比实验,并选出代表全部特征的有效特征子集。【结果】使用全部特征时,决策树算法的准确率达到0.48,关系抽取效果最佳,Member-Collection(E_2,E_1)类型关系的F_1值达到0.70,特征排序结果表明依存关系有助于关系抽取。【局限】对小样本量和情况复杂的关系类型识别效果有待提高,
关键词：
关系抽取 词嵌入表示 Word2Vec
[期刊] 情报科学
[作者]
马创新 陈小荷
【目的/意义】文本的可视化知识表示是把用文字符号表示的知识转化为用图形、图像或动画表示的知识,其目的在于让人直观地观察到核心信息和关键数据,从而快速发现其中蕴含的知识。【方法/过程】首先分析文本可视化大量涌现的原因,然后综述文本可视化的研究现状和发展趋势。【结果/结论】在此基础上,探讨在文本的结构、主题、情感态度和关联信息等领域典型的可视化知识表示方法,指出文本可视化研究具有广阔的应用前景。
关键词：
文本可视化 知识表示 文本分析 信息抽取
[期刊] 中国远程教育
[作者]
林木辉
学习者的相似性反映了学习者之间相近的学习经历,将相近者组织成一个具有共同学习兴趣和目标的共同体,可以增强虚拟学习社区中各组成要素的耦合与连接,提高学习者的学习效果和黏度。本文基于领域本体提出一种能够描述学习者个性化特征的VSM模型,并以此为数据结构,设计了一种能有效计算学习者相似性的算法。实验结果表明,利用概念之间继承和包含关系,算出概念相关度,能快速计算出学习者特征向量之间的相似度;得出的结果较好地反映了专家分组经验,为提高虚拟学习社区的个性化和智能化提供了关键技术支持。
[期刊] 情报学报
[作者]
张金柱 李溢峰
为了丰富专利分类的网络和文本语义表示，实现两者更有效的语义融合，提高技术融合预测效果，提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先，综合考虑专利分类位置及其上下文语境，直接对专利分类序列进行语义表示，提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法；其次，根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法，形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法；在此基础上，设计多种特征融合方法，提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法；最后，基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实，专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法；依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式，基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测；“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优，较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果，更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
宋宁远 王晓光
叙事性文本是对现实世界的记录,也是人文学者的研究对象与基础,对叙事性文本的阐释更是人文学术研究的基本任务。随着数字人文的发展,人文学者对远距离阅读与策略型阅读的需求与日俱增。作为构成叙事性文本的基本单元,事件和情节是文本解读的重点。为了更好地适应人文学者阅读需求的转变,建构叙事性文本智慧数据,支撑数字人文研究,以情节为视角,以事件为基础,对广泛存在的叙事性文本进行深层次语义表示与结构化处理显得尤为重要。但现阶段较为成熟的文本表示方法更适用于结构相对清晰、统一的科学文本,不能很好地表示叙事性文本中存在的复杂叙事结构,因此,以知识表示与知识组织为出发点,构建符合叙事性文本特征的语义结构化表示方法具有十分重要的意义。本文在梳理叙事学基本理论与概念,以及事件知识表示、事件本体与叙事本体等理论研究的基础上,对叙事文本中存在的事件、事件间关系进行语义建模与表示,同时完善了对情节的定义,构建了基于事件的情节本体EBPO,提出了叙事性文本的"层次—网络"结构模型,用以实现对叙事性文本的语义结构化表示。初步标注的实验结果表明,借助情节本体及结构模型,可以实现对叙事性文本的语义结构化处理。图8。表4。参考文献61。
[期刊] 情报学报
[作者]
李志义 黄子风 许晓绵
以深度学习为代表的表示学习在语音识别、图像分析和自然语言处理领域获得了广泛关注与应用,它不仅推动了人工智能的深入研究和快速发展,而且促使企业思索新的运营与盈利模式。本文拟通过综述的形式对这些研究进行梳理,形成较为完整的综述。通过对国内外相关文献的调查和整理,从信息抽取与表示、跨模态系统建模两维度评述了基于表示学习的跨模态检索与特征抽取方面的研究成果。文章首先概括了自动编码器、稀疏编码、限制玻尔兹曼机、深度信念网络、卷积神经网络等五个经典的表示学习算法,然后从基于共享层建立各模态间的关联、表示空间中各模态间的关联、以深度学习为基础的跨模态建模算法等三方面归纳跨模态系统建模研究的现状,最后总结了跨模态检索的评价指标。研究发现:已有检索研究对于单模态信息检索较为丰富,查询和候选集的内容均属于同一模态;跨模态检索也仅限于对图像、文本两个模态对齐的语料。未来需要增加语音、视频、图像、文本等多模态数据的检索,改进深度学习算法构建多模态检索模型,实现三种或以上的跨模态检索。此外,尚需建立适合多模态检索系统的评价指标。
[期刊] 统计与决策
[作者]
万校基 李海林
文章引入动态时间弯曲方法度量金融多元时间序列数据中特征分量之间的相互关系,提出自适应中心线算法来获取一条综合序列,进而反映金融多元时间序列数据中特征分量之间的异步相关性,有效地实现金融多元时间序列的数据降维和特征表示。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
范少萍 郑春厚 王召兵
首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。
关键词：
文本分类 稀疏表示分类 元样本 MSRC
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵梓博 王昊 邓三鸿 张海潮
[目的/意义]深度学习模型已经成为命名实体识别的主要方法,但当前多数模型的预处理忽略文本中词上下文的语义信息。因此,探明文本的语义化表示对于实体识别的影响具有重要意义。[方法/过程]文章以中华美食本体库构建为例,通过构建CRFs、BiLSTM-CRFs、Char2vec-BiLSTM-CRFs和BERT-BiLSTM-CRFs这4类模型,对比分析文本语义化表示对其识别效果的影响;联合比较了基于BERT-BiLSTM-CRFs模型的术语单独抽取和集合抽取的结果,并将该模型应用于美食本体库的构建。[结果/结论]实验表明,使用BERT-BiLSTM-CRFs模型的实体识别准确率要高于其他模型,整体F1值提升8.7%;并且实体单独识别抽取比集合抽取效果更好。[局限]研究的实验数据规模有限,后续研究将在更大数据集上进行。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何绍华 王非
提出一个比较和评估各种知识表示规范的框架。该框架有4个维度:表示充分性、表示属性、支持的推理方法、推理属性。然后使用此框架对逻辑、语义网、产生式规则及框架规范这4种常用的知识表示规范进行了比较。最后认为此框架可有效地帮助问题求解中知识表示规范的比较和选择。
关键词：
知识表示 知识组织 比较研究
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋培彦
术语是知识的载体,也是构建知识组织系统的重要语言单位。术语作为客观世界在认知主体的投射符号,可以将术语与现实世界的映射关系进行建模,进而,将术语所蕴含的知识分为概念知识、语言知识和形式化知识三类,构建统一的术语知识表示模型,最后采用XML语言对知识内涵进行形式化描述,为知识组织和知识计算提供基础。
关键词：
知识组织 知识表示 术语 汉语主题词表
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
董坚峰 胡凤
知识表示是指把知识载体中的知识因子和知识关联表示出来,以便人们识别和理解知识,是知识发现、知识挖掘和管理决策的前提和基础。本文在简述本体知识表示的基础上,采用OWL描述本体知识,阐述了基于OWL本体的知识表示过程,最后展示了一个生物领域本体知识表示实例。
关键词：
网络本体语言 本体 知识表示
文献操作()
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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