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[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] 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] 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] 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] 图书情报工作
[作者]
陈亮 张海超 杨冠灿 雷孝平 于庆国
[目的 /意义]在专利分析中引入Knowledge Graph,将专利内容转换为由Knowledge Graph中实体语义关系所构成的图结构,进而探索该形式的专利表示方法在识别专利诉讼案中专利证据的可行性。[方法 /过程]在专利内容转换过程中,首先采用自动术语识别方法提取其实体指称,并通过实体链接将实体指称转化为命名实体,进而根据图算法识别出该专利的隐含实体,最终形成该专利所对应的图结构。[结果 /结论]将该专利表示方式应用于硬盘驱动器领域来寻找专利诉讼案中可用的证据专利,实证结果表明,与当前主流的专利文
[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] 统计与决策
[作者]
孙丽莉 张小刚
传统文本特征词提取方法采用TF-IDF计算文本特征词的权重,但TF-IDF方法只使用了文本中的词频因素,体现不出特征词的位置信息,也忽略了特征词之间的语义相似关系,降低了提取特征词的准确性。针对此问题,文章提出了一种综合的文本特征词权重计算方法,该方法在计算特征词权重时兼顾了特征词的词频、位置和词义信息。实验结果表明,该方法是有效的,且能在一定程度上提高文本相似度结果的区分度和聚类效果。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
李旭晖 吴燕秋 王晓光
作为记录信息的一种重要形式,图像包含了丰富的语义信息。随着图像资源的不断累积,有效的图像语义表示成为了提高图像检索效率的关键。文章梳理了关于图像描述与表示的相关研究,归纳出现有研究仍存在对过程性知识的表示相对不足,反方向的概括关联表示相对薄弱这两项问题。因此为探究自然有效且可计算的图像语义表示方式,我们提出以"演化"的视角来剖析图像的语义表示问题。文章构建了基于表示过程的层次描述框架,深入分析了该表示方式的重点与难点,并以具体案例示例说明。基于演化视角的图像语义表示重视表示结果与过程,符合用户解读习惯,为
[期刊] 情报学报
[作者]
李有梅
本文提出了一种通过构造主题树形结构去衡量文献知识量的一种方法，并给出了测量局部知识量的两个指标，深度和平均宽度。对该方法的实际可能性做了讨论
关键词：
知识量,语义关系,主题树
[期刊] 世界经济
[作者]
陈秀英
速度是我们日常经济工作中常常遇到的一个词,有发展速度和增(减)速度之分。含意不同,计算方法各异。 1.发展速度是反映社会经济现象发展程度的相对指标,从统计方法上说,属于定基指数。它表明某一项指标的报告期水平与基期水平之比。用公式可表示为:
[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]
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]
吴思竹 李峰 张智雄
海量科学文献和数据为科学研究和交流带来了前所未有的巨大挑战,而传统出版物存在机器可读性差、缺乏知识关联性、不利于新的科学结论发现与传播等不足。本文以概念网络联盟(Concept Web Alliance)提出的纳米出版物模式(Nanopublication)为例,介绍面向大数据处理的新的知识资源语义表示、组织和出版模式,介绍其含义、核心模型、表示形式、构建方法,并从出版、知识组织、知识服务等多角度探讨其应用价值,以期为研究者了解知识资源的语义表达、组织和出版提供参考和帮助。图3。表1。参考文献18。
[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] 情报学报
[作者]
郭剑明 王婧怡 袁润
以信息论为理论基础，提出综合属性指标和引用关系的核心专利识别方法，旨在平衡专利的个体特质性和网络整体性。首先，从信息论和复杂网络角度，分析综合属性指标和引用关系开展专利信息分析的必要性和可行性，并分别构建综合属性指标和三种引用关系的核心专利识别模型；其次，构建专利指标体系、计算专利属性价值，并以PageRank和HITs (hyperlink-induced topic search)算法分别测度综合属性价值与直接引证关系、共引关系和耦合关系前后专利的重要性、权威性与枢纽性，识别核心专利；最后，尝试利用基于复杂网络鲁棒性和脆弱性的方法比较综合前后方法的识别效果。实证结果表明，(1)综合两类方法的识别模型增加了专利信息分析的信息量，兼顾了专利指标分析和专利网络分析方法的优点，实现了识别方法上的优势互补；(2)不同引用关系反映了专利价值的差异性，三种关系的识别结果均存在集中与离散的特点，少数核心专利同时具备高重要性、高权威性和高枢纽性的特点；(3)基于复杂网络鲁棒性和脆弱性的评价方法，是对解决专利信息分析中识别结果评价难题的有益探索。
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