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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨宁 张志强
[目的/意义]科学数据已经成为数据驱动型科研的重要资料和产出成果，研究科学数据引用可以帮助追踪数据的使用状况、开展数据计量和评价、加速科研进程。[方法/过程]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象，利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集，对比评估6种深度学习模型与3种传统机器学习模型在数据集上的分类和识别效果。[结果/结论]实证研究效果显示，采用考虑语义和上下文特征的深度学习方法在科学数据正式引用识别任务中具有更优效果。[局限]未充分考虑数据类别不均衡问题。
关键词：
科学数据 正式引用 深度学习 识别方法
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王宏 刘沁莹 胡玉峰 王庆红 周育忠
新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用,准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据,构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法(TNG)模型抽取和筛选技术主题,确定关键技术主题,通过量化新兴技术的5项特征指标:影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性和模糊性,计算新兴指数得分,对多源数据融合新兴技术进行识别和预判。预测新兴技术未来发展趋势,可为电网领域可持续发展提供有价值的参考,验证研究方法的可行性和有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许钦亚 薛秋红 钱力 刘会洲 刘鲁静
[目的/意义]学术论文的语步结构对读者深入理解内容和快速定位关键信息具有重要作用，本文旨在研究全文语步识别方法，以快速获取学术论文的核心内容，推动智能化的语义检索。[方法/过程]在当前语步识别方法方面的相关研究的基础上，提出一种融合ChatGPT数据增强和预训练语言模型的细粒度语步识别模型SciBERT-HAMI模型。该模型利用原始文本，通过ChatGPT大模型进行语料扩充，以增加训练数据的多样性和数量；使用分层神经网络模型学习论文的“词—句—章节”语义特征表示，以捕捉不同层次的语义信息；将SciBERT的词嵌入表示作为输入，并使用分层神经网络模型与FocalLoss损失函数进行细粒度语步识别模型训练。[结果/结论 ]结合ChatGPT数据增强策略，SciBERT-HAMI-DA模型在CoreSC和AZ数据集的F1值分别为0.731和0.741，对比实验表明，所提模型在论文全文细粒度语步识别任务上性能得到有效提升，并通过消融实验验证数据增强和模型组件的有效性。融合预训练语言模型与ChatGPT数据增强，全文语步识别模型的预测效果得到有效提升，有助于推动学术研究的自动化与智能化。
[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。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张娴 曾荣强 李姝影 李嘉晖
[目的 /意义]有效融合专利引用网络中的多元关系，消除引用主观动机对技术关联真实性的影响，提高技术演化路径识别的客观性与准确性。[方法 /过程]将专利引用网络中的引用连接关系、主题关联关系、引用动机关系分别作为基础关系、增强关系和调节关系，提出一种多元关系融合的主路径识别方法，在此基础上构建基于多元关系融合的技术演化路径搜索模型，采用迭代局部搜索算法实现该模型的求解，并以石墨烯传感技术领域为例开展实证研究。[结果 /结论 ]对比实验证明本方法可以有效提高实证领域的技术演化路径识别效果。未来多元关系融合主路径研究深化方向是：发掘应用更多具有融合价值的主题关联类型；加强数据融合算法与模型的研究与验证。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
许海云 武华维 罗瑞 董坤 李婧
当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
王丹丹
从用户研究的角度对近几年国外有关科学数据管理实践和服务需求的文献进行分析,针对收集用户信息需求的三种主要方法,即基于数据管理计划的内容分析挖掘识别用户需求,使用数据监管档案工具进行结构化访谈捕获需求信息,以及大规模问卷调查收集用户信息需求,分析了三种方法的应用场景以及优势和局限性,并以新加坡南洋理工大学为例,总结了图书馆开展科学数据管理、服务用户需求的经验与体会。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨雅娴 吴金红 吴彦坤 任晓露 张星
[目的/意义]构建一种基于大语言模型和知识图谱的健康信息识别模型，旨在提升健康信息识别的准确性和信度。[方法/过程]首先，采用在权威平台上发布的公开健康信息数据集来构建知识图谱，作为领域知识；然后，设计5组实验，包括决策树、支持向量机、逻辑回归模型、GPT和KG-LLM；最后，采用552条来自权威辟谣平台的已标注辟谣信息作为验证样本进行试验，并对5组实验的结果进行比较分析。[结果/结论]所构建的KG-LLM虚假健康信息识别模型在准确性方面表现卓越，其准确率达到98.35%，这一结果相较于决策树、支持向量机、逻辑回归模型分别提升了14.78%、3.24%和12.33%。与GPT模型相比，其准确率也提升了4.80%。此外，在其他的评估指标上，KG-LLM模型相较于GPT模型也显示出了优势。这一结果充分证明了知识图谱作为领域知识，有助于消除LLM中存在的幻觉。[创新/局限]主要创新之处在于将大语言模型与知识图谱相结合，用于提高健康信息识别的准确性。研究存在的局限性主要体现在数据量不足上。尽管通过知识图谱对大语言模型进行了优化，增强了信息检索的准确性，但模型的性能仍然在一定程度上依赖于大语言模型。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孙佳佳
[目的/意义]已有研究大多是通过频次研究关键词的热点程度和分布，较少有研究综合考虑多个维度的属性，对关键词的重要性进行考量。从词汇或词组集合中识别出重要关键词，有助于研究者把握学科领域的重点内容，为科研选题、确定研究内容等提供决策支持。[方法/过程]首先，通过理论分析，引入RFM模型，提出关键词重要性概念模型和指标体系;其次，构建特征数据集，参考Glo Ve词向量模型的思想，通过共现矩阵提取关键词的特征向量;再次，使用关键词重要性概念模型提取分类标签，对数据进行自动化标注;最后，通过人工智能相关算法进行模型训练和验证，证明提出的识别方法的可行性。[结果/结论]模型训练和评估，SVC算法的F1值达到0.79,Bi LSTM模型的F1值达到0.87，具有较好的拟合效果，说明提出的重要关键词识别方法具有可行性。[创新/局限]研究的创新点在于提出了具有多维度属性的关键词重要性概念模型和指标体系，并在深度学习模型上得到较好的评估结果;局限之处在于需要进一步扩大数据量，选择更多学科领域的数据对关键词概念模型进行验证，这是进一步研究的重点。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李睿 肖恒 容军凤
技术发明与基础科学之间的知识关联是科技管理者所关注的基本问题之一。国际权威专利情报机构CHIResearch Inc.构建了"科学关联"计量指标,通过计量技术专利对科学论文的引用来定量描述技术与科学之间的知识关联。然而,技术与科学之间的知识关联是双向的,技术以科学为源泉,科学以技术为手段,"科学关联"指标仅对上述知识关联进行了单向计量。文章认为,还需要补充计量科学论文对技术专利的反向引用,才能使"科学关联"指标得到进一步修正和完善。
关键词：
科学关联 专利计量 信息融合
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张敏 李贤均 王瑞琦 张则强
间歇过程数据上呈现出较强的非线性、高维性以及耦合性等特点，故障识别难度较大，而弱故障又具有幅值低，易被噪声干扰的特点，当间歇过程中出现弱故障时，更加大了检测人员对故障识别的困难。为解决该问题，提出一种基于时空融合特征的间歇过程弱故障识别方法，该方法设计一种并行时空特征提取网络对数据进行特征提取，通过对特征进行识别来判断故障类别。并行时空特征提取网络由卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory， LSTM)并行构成，同步计算，网络的输出端由一定尺寸的卷积核对各网络提取的特征进行深度融合，最后通过一个全连接层将特征输入分类器，进行故障识别。利用青霉素发酵仿真实验数据进行实验，验证了方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
岳丽欣 刘自强 刘春江 方曙
[目的 /意义]探索融合引用和文本特征的专利技术创新路径识别分析方法，有助于规避技术创新风险、优化选择技术创新路径，对提升创新主体的创新能力，促进现代产业发展，布局科技前沿发展战略等具有重要的意义。[方法 /过程]首先基于Node2Vec模型和Doc2Vec模型将专利引用和文本数据表示学习为可计算的高维向量；然后利用LDA主题模型进行技术主题识别并结合T-SNE算法降维，添加时间维度构建初始技术创新路径；最后，在专利引用和文本特征向量表示结果基础上，开展向量融合拼接从而实现融合引用和文本特征的技术创新路径识别。[结果 /结论 ]通过对超级电容器领域的实证，验证提出的融合引用和文本特征的的技术创新路径识别方法能够从特定领域专利文献中高效、准确地识别专利技术创新路径，证明方法的可行性和有效性。
关键词：
嵌入 主题模型 引用关系 创新路径
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 冷伏海 廖君华
[目的/意义]提升科技文献语义理解,提高科学研究前沿识别的前瞻性和细化识别主题粒度。[方法/过程]利用蕴含更多前瞻价值信息的科技规划、基金项目数据,运用语义挖掘技术实现文本内容的深度语义理解。通过对科技规划文本和基金项目数据文本两种不同数据源中蕴含的科学研究前沿主题相似度对比分析,采用新兴度和热点度两个指标,识别出新兴研究前沿主题和热点研究主题两类科学研究前沿主题,进而揭示出前沿领域竞争态势。[结果/结论]利用文章提出的方法对碳纳米管研究领域研究前沿进行识别,对识别结果分别采用专家咨询和论文数据证据方法进
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吕璐成 周健 赵展一 赵亚娟 刘细文
[目的/意义] 利用科技文献进行技术监测预警是科技情报工作的重要内容。目前，采用自然语言处理技术从科技文献中抽取的技术元素存在数量多、不易展示的问题，因此设计了一种融合“科学—技术—舆情”数据特征的技术筛选方法来实现科技文献技术挖掘结果的筛选。[方法/过程] 以技术术语表示技术，基于词法结构分析和修饰符匹配方法构建技术术语层次结构体系，利用表征技术基础研究热度的论文数据、表征技术研发热度的专利数据、表征技术市场关注度的舆情数据，构建重要性、成长性、新颖性和持久性4类特征，采用机器学习方法训练和确定技术筛选模型。[结果/结论] 通过与人工筛选结果对比发现，本方法能够更有效地筛选技术。在各种模型中，同时采用3类数据和4类特征构建的技术筛选模型效果最优，该方法可以为开展技术识别预测工作，研发技术挖掘工具提供依据。[局限]该方法仅在技术术语层次结构的第一层进行了效果验证，其领域适用性与数据类型方面还有待进一步研究。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 吴海婷 吴佳琳
[目的/意义]专利引文分析是专利分析研究的重要内容。传统专利引文分析仅分析专利文献中明确标示的物理引用专利数据不能够准确真实反映专利之间的引用关系，难以准确揭示专利之间的技术相似度。专利语义引用识别有利于准确真实揭示专利间的潜在语义联系，为专利的继承与创新评价提供参考，有助于专利授权前的专利审核和专利授权后的专利评价。[方法/过程]首先，基于规则和句法分析抽取了专利的特征知识元；其次，利用Sentence-BERT和Word2Vec对专利特征知识元及专利标题摘要文本进行向量化表示；再次，根据余弦相似度计算专利的特征相似度和整体相似度，结合专利申请日期的先后顺序得到专利的语义引用专利集；最后，采用量子计算领域专利数据进行了实验研究。[结果/结论]该专利语义引用识别方法能够实现语义引用专利的有效识别，有利于评价专利的技术新颖性、创造性和实用性，为专利审核和专利价值评估工作提供支持。
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