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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
支凤稳 孟佳琪 郑彦宁
[目的/意义] 科技报告作为我国重要的科技信息资源，不断促进国家的科技创新发展。构建科技报告政策细粒度知识图谱，并探讨其应用价值，对了解、制定和优化相关的政策，保证科技报告质量，提升科技报告工作效率，促进国家科技创新具有重要意义。[方法/过程] 收集并整理近10年的科技报告政策，深入挖掘其基本信息和政策文本内容，利用SciAIEngine、Excel、Gephi等工具进行细粒度知识分类聚类，构建科技报告政策细粒度知识图谱。依据政策之间的细粒度知识关联情况，探究图谱在科技报告政策领域的应用价值。[结果/结论] 细粒度知识图谱可用于科技报告政策的知识查询、知识统计和内容聚类分析，还可为政策优化提供一定的依据，未来可在科技报告制度建设、科技资源共享、知识产权保护和国家科技报告服务系统方面继续探究。研究结论虽有所不足，但对未来学者仍有一定的帮助与启发。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘成山 杜怡然 汪圳
[目的/意义]利用知识图谱进行细粒度的知识组织并识别科技文献的热点主题，有助于科研工作者把握领域的研究现状和学科前沿，进而为科研资源优化配置提供有力支持。[方法/过程]提出一套基于知识图谱的主题发现和热点分析方法。首先，识别科技文献中的知识元，再抽取知识元中的语义实体进行主题发现；其次，构建“文献—知识元—主题”知识图谱，通过知识图谱中的共现关系网络识别领域的研究热点；最后，以农学领域的中文学术论文为实验数据，进行实证研究。[结果/结论]所构建的细粒度知识图谱不仅能够揭示科学知识与主题的潜在关联，而且能够实现科技文献主题的热点分析。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
魏巍 傅维刚
[目的/意义]提出一个药物不良反应本体的半自动构建方法,构建的细粒度药物不良反应本体为利用社交媒体挖掘潜在的药物不良反应信号提供语义资源库。[方法/过程]首先,采用业务层次和语言层次相分离的设计理念,将用户在社交媒体中评论的药物不良反应表示成"对象要素-属性要素-描述概念"的形式。细粒度体现在社交媒体用户对药物同一不良反应描述概念表达的多样性上。然后,基于深度学习的思想,利用基于word2vec的描述概念候选词抽取算法自动地抽取出更多的描述概念候选词构建本体。[结果/结论]以糖尿病药物的建模实例表明,提出的细粒度药物不良反应本体的半自动构建方案,提高了本体构建的智能化水平,构建的细粒度药物不良反应本体为利用社交媒体挖掘潜在的药物不良反应信号提供语义资源库。
关键词：
本体构建 ADR 社交媒体
[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] 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。
关键词：
共词分析 语义 细粒度 关联数据
[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。
关键词：
细粒度 方面级情感分析 文本分析
[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] 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]
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] 情报理论与实践
[作者]
罗宏宇 刘伟
［目的/意义］信息资源爆炸式增长使科技文献知识的组织趋于自动化，文献自动标引是组织构建科技文献数字资源的基础和关键。针对目前科技文献自动标引语义粒度不够精准以及难以适应大规模海量文献标引的问题，提出了基于语义层级细粒度的自动标引方法。［方法/过程］在传统知识组织自动标引方法的基础上，对知识组织工具中的语义资源进行深入挖掘，借助知识组织中概念间的语义层级结构对概念信息进行语义扩展，并设计基于语义层级细粒度的概念遴选方法以解决传统方法标引效率过低的问题，从而实现对大规模文献的概念高效标引。［结果/结论］实验结果表明，文章所提出的方法较好地实现了概念表示效果，有效降低了不相关概念在标引结果中出现的几率，并且在提高了标引结果文献相关性的同时大大减少了标引所需的时间，实现了知识组织工具在自动标引领域更深层次的利用，为科技文献数字资源的挖掘计算提供有价值的参考和支持。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
钱智勇 陈涛 徐毅 李强 张达
古代经典辞书是重要的馆藏文献文化遗产，对其进行知识组织可实现古汉语词汇的语义关联和知识发现。文章深入分析了古代辞书的体例和内容结构，依据词汇语义学、本体术语学与资源描述框架标准，设计辞书知识本体，提出以词汇符号—概念—释义的结构化知识表示为基础的辞书知识图谱构建框架，依此进行词汇概念、关系、释义、例证的抽取，并完成关联数据的转换、存储与发布。最后以经典辞书《尔雅》为例，阐述了古代辞书知识图谱的构建过程以及在语义搜索、智慧学习、数字人文等场景中的应用。辞书知识图谱构建可以促进典籍辞书的数字人文研究。
关键词：
辞书 知识图谱 关联数据 尔雅 数字人文
[期刊] 图书情报知识
[作者]
焦晓静 王兰成 韩锋
当前,网络化和大数据的出现对科技情报研究构成了严峻挑战,对以定性分析为主的传统科技情报研究方法进行革新已迫在眉睫,知识图谱通过对大样本学术信息(如期刊论文、专利报告等)的分析来对科学知识的结构、关系与演化过程进行可视化,将其引入科技情报研究之中,有助于科技情报研究解决现存问题和应对现有挑战。本文概述了"事实型数据+专用方法工具+专家智慧"的国内科技情报研究通用模式以及美国罗伯特·克拉克提出的"以目标为中心"的情报研究模式,针对知识图谱的功能及其局限性、结合科技情报研究的特点,提出了知识图谱在情报研究中的三
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈翀 王嘉怡 高欣妍 宣羽菲
[目的/意义]对科研人员学术专长的细粒度描述，有助于精准地利用他们的知识解决特定问题，改进科研人员画像、专家发现等应用。[方法/过程]首先提出专长描述的维度、标识词粒度和属性度量问题，将学术专长描述建模为构建个体知识图谱；其次探讨学术专长描述和领域知识图谱之间的关系；最后选取特定领域的代表性个体，在知识实体层面进行细粒度定性定量描述，测试模型的可行性。[结果/结论]科研人员的学术专长并不等同于研究兴趣，而是包括熟悉的问题域、擅长的方法等多个维度。应当选择有适当概念粒度的知识实体作专长标识词。各专长维度可以在个体内部及群体范畴进行属性的度量。在此提出的学术专长描述模型兼顾定性定量特征，具有结构上的灵活性；在专长维度和属性上细化以往学术画像研究中对科研人员学术特征的表达；从个体知识和领域知识互补的角度有助于扩展知识组织理论研究。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
雷兵 刘小 钟镇
[目的/意义]针对领域学术文献,基于题录信息构建按照"研究内容"与"研究方法"的双标签分类模型,为学术文献的细粒度分类提供方法借鉴。[方法/过程]以深度学习中卷积神经网络为基础模型,将题名、摘要、关键词、刊名、作者、机构等题录信息分为显性特征和隐性特征,通过显性特征提取、隐性特征映射等步骤,形成特征词数组,在此基础上生成词向量矩阵,经过卷积层、池化层与Softmax层处理,完成分类任务。[结果/结论]以电子商务领域文献为例进行实验验证,结果显示,该模型按"研究内容"与"研究方法"双标签分类的宏F_1值分别为0.74、0.81,不仅明显优于传统机器学习方法,也比仅使用显性特征的深度学习分类方法高。
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