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[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]
孙绍丹 邓君 常严予 张子姝 沈涌
[目的/意义]设计科学、规范的近代报纸资源细粒度语义描述模型,深入揭示近代报纸资源特征及关联关系,为近代报纸资源的有效管理、组织及知识发现、知识服务提供参考。[方法/过程]通过分析近代报纸资源逻辑结构、物理布局、内容信息等,从领域本体和元数据描述两方面着手,复用CIDOC-C RM本体概念模型和EAD、DC、《古籍元数据规范》,以《盛京时报》为例设计近代报纸资源细粒度语义描述模型,并采用Oxygen XML工具将语义描述模型用RDF/XML语言进行描述,实现元素互操作和模型应用。[结果/结论]为近代报纸资源组织提供一个可操作的细粒度语义描述模型,为近代报纸资源库构建、报纸规范化管理及应用系统开发等提供基础保障,促进近代报纸资源的开发、利用与共享。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭少友 李亚菲 梁园园
在检索过程中充分利用医学文本中的语义信息有助于提高检索性能。文章在分析现有相关工作的基础上,提出了一种基于细粒度语义化描述的医学文本检索算法:首先从文本中抽取概念和语义命题,生成文本的细粒度语义化描述;其次对查询请求进行同样的处理,并在此基础上计算二者之间的相似度;最后通过实验对上述算法进行了验证。
关键词：
细粒度语义描述 文本检索 医学信息资源
[期刊] 商业经济研究
[作者]
张帆
本文对细粒度观点挖掘的相关理论做了深入探讨,详细研究了LDA模型,又对该模型加以改进,提出了细粒度主题情感混合模型,该模型能对实体提取、意见词识别、情感倾向分析、评论信息自动汇总分析、用户评价等提供评价分析,为用户提供直观的信息。
关键词：
细粒度挖掘 电商评论 主题模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李蕾 彭慧 刘晓娟
[目的/意义]通过细粒度情感分析中外游客的博物馆服务方面的评论，挖掘游客需求和偏好，并对比中外游客对国内历史博物馆的形象感知差异和满意度差异，为博物馆管理者制定更有针对性的服务策略提供参考。[方法/过程]首先采集中外游客针对博物馆的在线评论数据，提取博物馆服务方面的属性词，抽取属性级语句。接着通过微调多种大语言模型，以对比其细粒度评论挖掘性能，识别出GPT-3和Llama2对中、外评论分类效果分别为最优，之后使用最优的大语言模型分别细粒度情感分析中外属性级语句。最后基于结果对中外游客满意度及差异进行分析。[结果/结论 ]国内游客评论中的博物馆服务类别可划分为：文创、服务设施、导览讲解、馆内人员、票务安检、线上服务，国外游客为：导览讲解、馆内服务、票务安检、线上服务、购物消费。分析发现，国内外游客均对导览讲解服务的关注度和满意度最高，国内游客对馆内人员服务满意度最低，国外游客对票务安检服务满意度最低，并总结了各服务类别中影响游客满意度的主要因素。
[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] 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。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡庆平 马海群
[目的/意义]构建一种基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型。[方法/过程]首先使用Word2Vec从产品评论中构建产品特征词列表和噪声词表,其次借助噪声词表来进行产品评论特征词的提取,然后采用CNN对产品评论进行产品特征层面的细粒度情感分类,最后实现基于产品特征的产品评论聚类。[结果/结论]通过爬取京东商城华为手机评论对该模型进行训练和测试,结果表明,该模型能够有效实现产品评论的细粒度情感分析,可以有效地发现用户对产品特征的关注度和满意度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
惠调艳 王智 何振华 秦春秀
[目的/意义]线上购物逐渐成为消费主流，在线情感评价成为消费者购买、厂商产品改进的重要决策依据。[方法/过程] 深度挖掘商品显性和隐性属性特征，提出了融合词典-TextCNN-Word2Vec的在线评价细粒度情感分析模型。首先，利用Protégé软件和Pellet推理机推理等，构建了涵盖外观、硬件、软件、价格、质量、物流和服务7大主题维度的领域本体模型，并建立属性特征词典和情感词典；其次，针对三类在线评价，分别应用基于词典的显性属性情感分析模型、基于TextCNN的显性特征情感分类模型、基于Word2Vec的隐性特征情感分析模型，计算属性特征词的情感值；最后，通过词频加权法和熵权法，自下而上计算各层级主题属性的情感值，实现了多层次细粒度的情感挖掘。[结果/结论]综合基于词典、TextCNN和Word2Vec情感属性映射的三种模型的在线情感分析，显著提高了商品属性特征和情感分析的准确性，商品显性和隐性属性特征的总提取率高达93.77%，商品特征情感分析的加权平均准确率为86.78%。该组合模型为数字经济时代商品多属性特征的细粒度在线情感评价提供了创新研究方法。
[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] 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。
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