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[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]
蒋勋 徐绪堪 唐明伟 苏新宁
［目的／意义］为精准捕捉突发事件演化涉及的相关概念、关系及约束，文章构建了突发事件演化知识表示模型，可以快速有效地辨识和理解突发事件的时空格局，对实现预警与应急联动双重效果有重大意义。［方法／过程］以突发事件演化为研究对象，从全局视角架构了面向突发事件应急决策的知识层次，梳理了演化中突发事件、演化过程、应急行动和应急决策等四层次知识视图，深入分析影响突发事件演化的输入模型、状态模型和演化模型，形成了完整的知识链。［结果／结论］架构了突发事件、演化过程、应急行动和应急决策完整的立体视图，进一步构建了适应突发事件演化的知识表示模型。［局限］非同一事件链的突发事件演化相关情景的知识表示模型未全面涉及．．．
关键词：
突发事件 应急决策 演化 知识表示
[期刊] 情报学报
[作者]
袁满 刘梦琪 牟梦宁
本文通过对国内外知识图谱标准化研究和发布情况的系统梳理与剖析，发现当前知识图谱标准化过程中缺乏对底层语义关系结构和表示的标准化。因此，本文首先在MDR (metadata registries)概念元模型的基础上，扩充了语义关系类型和关系表示，构建了一个标准的、可扩展的、通用的知识图谱语义关系元模型，为知识图谱中语义关系的构建提供了必备的语义要素，实现从传统数据语义结构向知识图谱语义结构的迁移。其次，为实现语义关系表示的标准化，以该标准化元模型为指导，构建知识图谱语义关系标准化本体栈，为知识图谱语义关系标准化提供了从语义关系结构到表示的标准构建体系。最后，以石油领域井下作业业务需求为背景，对其中涉及的语义关系进行注册，并据此实现了石油领域井下作业知识图谱中语义关系的标准化，验证了本文提出的知识图谱语义关系元模型的合理性和正确性，提出的知识图谱语义关系元模型具有创新性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邹益民 张智雄 曲云鹏
文章主要围绕实体网格的概念以及构造方法、实体网格在连贯性评测上的作用进行分析,对基于实体网格特征修改和丰富的实体扩展方案以及新的实体网格计算方法进行了深入的分析和研究。
[期刊] 管理科学
[作者]
孙丽君 胡祥培 于楠 方艳
针对需求变动下的物流配送干扰管理数学模型难以支持实时建模与实时求解的缺陷,通过深入分析需求变动的物流配送干扰管理问题的已知知识、建模知识与求解知识,引入人工智能和知识工程的相关知识表示理论与建模方法,建立该问题的BRG ISC模型知识表示方法,将包含多种需求变动事件的物流配送干扰管理的建模与求解过程进行知识表示,并以此知识表示为基础,提出一种解决该问题的基于知识的求解方法,设计了知识库和推理规则,实现该类问题的实时建模与求解过程,并应用到中石油大连销售分公司市内配送小配送片区0#柴油的日常需求变动干扰管理中。实例运行和数据实验的结果表明,该方法能够满足对多种需求变动事件的实时响应,实时生成干扰...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
白仲林 汪玲玲
为了识别动态因子模型(DFM)中不可观测动态因子并解读其经济学意义,为DSGE模型提供一种新的估计途径,研究了新凯恩斯DSGE模型和具有Markov体制转换过程的DSGE(MS-DSGE)模型的DFM表示。结果表明,DSGE模型和MS-DSGE模型的动态行为均由共同因子和外生冲击的合并效应所决定;当外生冲击为相互独立的白噪声过程时,两类DSGE模型分别可以表示为标准的DFM和具有Markov体制转换过程的DFM。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郝雯柯 杨建林
[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架，以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先，使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维，再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类，从而获得全局主题；其次，构建新兴主题指标计算公式，基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题；最后，通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题，以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究，并采用资料验证法进行方法有效性分析，结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
王忠义 夏立新 李玉海
在当今大科学时代,为支撑跨学科研究,数字图书馆的知识组织方法需要从基于文献、按学科的知识组织向基于知识内容的跨学科知识组织转变。知识表示作为知识组织的核心与基础,是解决数字图书馆跨学科知识组织的关键。本文首先对馆藏知识资源跨学科的共性与差异特征进行分析,为跨学科的知识表示提供理论支撑;而后,依据知识的抽象程度对馆藏知识进行多粒度划分,识别出知识表示的基本单位;接着,基于对以知识为单元的知识表示方法在跨学科知识表示方面的适用性分析,构建跨学科多粒度知识表示模型,实现馆藏知识资源的跨学科多粒度知识表示;最后,通过案例分析指出该知识表示模型具有多粒度、跨学科、多角度、动态性、语义自然和可扩展等特征,对于支撑数字图书馆跨学科知识组织具有参考价值。图3。表5。参考文献24。
关键词：
数字图书馆 知识内容 知识组织 知识表示
[期刊] 统计与决策
[作者]
方匡南 王斌会
我国在抽样理论和方法研究中,对非抽样误差的研究比较少,尤其是对抽样框误差的研究更少。抽样框在抽样调查中起着非常重要的作用,是抽样调查的基础。本文对抽样框几种主要误差及其相互关系作形象直观地高度归纳总结,以便人们对抽样框误差有更加深入全面的认识。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
岳立柱 陆畅 张志杰
偏序集表示的综合评价模型能将从完全理性范式转换为有限理性范式，进而提升模型应对不确定性的能力，识别评价风险。在偏序集理论的基础上，将权重拓展为偏序权重，解决了部分权重序列条件下评价函数的偏序表示问题。偏序集广义表示定理表明了，偏序表达的函数可以为模糊数、模糊犹豫值、区间数、随机数等多种取值。结果表明：偏序表示的综合评价彻底解决了赋权难题，且充分表达了决策者的个人偏好。从模型运行效果来看，模型处理数据范围增加、评价结果更加稳健可靠，并通过Hasse图展现了方案间的结构化信息，具有分层和聚类的功能。
关键词：
综合评价 偏序集 偏序关系 权重
[期刊] 情报学报
[作者]
相雅凡 刘东苏 马续补 秦春秀 时莹
近年来，突发公共卫生事件频发给政府应急管理带来了极大挑战。政府及时公开事件信息有助于消除公众恐慌，对于疫情防控和社会经济发展至关重要。然而，当前突发公共卫生事件信息以碎片化、不连续、不完整方式散落在不同位置，未能较好地集成融合。如何对海量、多样、变化的信息进行描述与组织是政府应急管理的关键。因此，本文面向信息公开，融合知识图谱和事理图谱，构建突发公共卫生事件知识表示模型，并对其中的核心概念及关系进行表示，提出了一种既能刻画疫情时空演化状态，又能展示疫情信息的突发公共卫生事件信息组织方法。研究结果显示，本文构建的知识表示模型具有较好的垂直性质，能够展示较为丰富的概念关系和属性特征，大部分类能够得到实例填充。本文提出的知识表示模型为突发事件知识库构建提供新思路，扩充了突发事件信息组织的方法体系，有助于存量信息公开与价值释放，进一步满足公众的信息需求，提升应急管理效果。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
王晓光 翁梦娟 侯西龙 雷珏莹
注疏是对古代典籍注释及再注释而形成的文本，不仅反映注疏者对古籍文本的认知理解，也是后人理解、传承与传播思想与文化的重要基础。利用本体和纳米出版物等语义技术对注疏文本进行知识表示和语义化建模，可以揭示注疏文献中蕴含的知识间的语义关系，并实现注疏文献的语义化出版与再造。为验证注疏知识表示和语义化建模方法的可行性及实用性，本文设计了包含引用关系的阐释本体，并以部分注疏文本为语料，实现了以纳米出版物为独立出版单位的注疏语义化表示与引用关系推断。实验证明，阐释本体可作为单语篇注疏知识单元结构化和跨语篇注疏知识单元关联化的数据模型，助力注疏文献的数据化处理与价值增值。注疏知识的语义化表示路径可以为古籍知识库建设、语义出版和数字化再造提供参考。图6。表5。参考文献41。
[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]
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
[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。
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