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[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] 图书情报知识
[作者]
赵又霖 庞航远 石燕青
[目的/意义]融合包含丰富个体情感、行为和交互信息的社会感知数据和发布者先验知识有助于提高虚假健康信息识别精度。[研究设计/方法]基于社会感知数据，综合历史信息文本描述发布者对待检测信息的先验知识，并融合发布者先验知识，从发布者特征、内容特征和接收者行为特征3个维度提取健康信息特征；同时，建立健康信息画像，并基于Stacking集成学习模型构建虚假健康信息识别模型FHIR＿SSD&PPK。[结论/发现] FHIR＿SSD&PPK模型识别虚假健康信息的效果最好，准确率为92.35%；发布者特征的特征重要度占比总和最高，为51.59%，其中发布者先验知识特征的特征重要度为44.01%，并且与未考虑发布者先验知识的模型相比，F1值提升2.26%，说明本文提出的发布者先验知识是构建识别模型的关键特征。[创新/价值] FHIR＿SSD&PPK模型融合社会感知数据和发布者先验知识，基于Stacking集成学习模型识别虚假健康信息，在细粒度和深度上对虚假健康信息识别研究进行了优化。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高杰 张立立 黄新平
[目的/意义]以政府网站发布的我国社区治理政策的主题演化与政策变迁为例开展政策文献量化研究,有助于丰富政策文献量化研究的理论方法体系,并对“十四五”时期我国社区治理的数字化发展与智慧化转型提供决策助力。[方法/过程]采用DTM模型进行主题建模,并结合知识图谱来进行相关政策主题演化图谱绘制与部门联合发文网络的可视分析,分阶段展开政策文献量化研究。[结果/结论]研究发现,我国社区治理政策的时间分布具有周期性,数字治理与智慧治理的主题逐渐从萌芽演进为主流,此外政策主题变迁还与“非典”“新冠疫情”等非常规事件有关,政策主体多元化、政策主题多样化,社区智慧养老与智慧治理成为新时期政策发展的重点,而有关疫情的社区基层治理、多元治理是当前我国社区治理的热点难点与政策聚焦。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王松 焦海燕 刘新民
[目的/意义]快速且精准地识别海量多模态数据中的价值性内容，对于促进知识传播、提升产出质量具有重要的意义。[方法/过程]基于可解释性视角聚焦知识共创中“用户+多模态知识”的双重推进机制。首先，依托BERT+BiLSTM与ResNet模型分别提炼文本与图片特征以获取多模态知识向量表示；其次，依据社会认知理论剖析用户行为，采用DeepFM捕捉交互特征间的关联生成用户向量表示；再次，借助K-BERT对文本数据嵌入知识图谱得到外部知识向量表示；最后，基于多头注意力机制融合各维度特征向量，通过动态调整权重完成价值内容的识别。[结果/结论]通过使用魅族Flyme社区数据进行实验，所构建的融合模型准确率达到88.31%，相较于其他基线模型与组合模型，评价指标均有不同程度的提升，证明嵌入外部知识并融合文本、图片与用户属性可以有效提升价值的识别效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周毅 刘峥 粟小青 金体成
[目的/意义]针对基于问答对的智能问答准确率和解决率低、用户满意度差等问题，研究构建知识图谱本体模型，构建基于知识图谱的智能问答，解决基于问答对的智能问题所面临的问题。[方法/过程]首先，分析当前智能问答面临的问题及原因，提出构建知识图谱支撑智能问答的方案。其次，在已有本体模型构建方法的基础上，提出一种融合多层次数据的多轮循环方法，该方法分别以业务数据、用户数据和业务系统动态数据等多层次数据为数据来源，核心步骤为搭建基本框架、完善知识结构、对齐知识结构三轮循环。最后，以退换货领域为例阐述本体模型构建的具体步骤，从无到有，增量叠加，构建知识图谱本体模型。[结果/结论]将以退换货本体模型为模式层的知识图谱部署在智能问答系统中进行试验，试验结果显示退换货知识图谱上线后智能问答的准确率提升50%,解决率提升300%。其中准确率是指回答正确的问题数量与回答的全部问题数量的比例，解决率是指答案精准解决了用户问题的数量与回答的全部问题数量的比例。本文提出的本体模型构建方法从零散的领域知识中梳理出完整的、细粒度的领域知识结构，支持智能问答为用户提供精准的答案，能够有效解决基于问答对的智能问答困境。
关键词：
知识图谱 本体模型 精准问答 多层次数据
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
邓胜利 顾一飞
文章旨在对网络虚假健康信息的研究成果进行系统性回顾和分析，以期为学者研究虚假健康信息、打击网络虚假健康信息、提升健康信息服务质量奠定基础。本文从虚假健康信息的概念出发，对国内外网络虚假健康信息已有研究进行系统梳理和述评，对文献的研究主题从认知、行为、治理3个方面进行归类总结。研究发现目前网络虚假健康信息的研究还存在很多空白，文章总结了现有研究的现状与不足，希望可以为相关研究提供依据和指引。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
田梦晖 陈明 席晓桃
针对珍稀濒危植物形态特征、分类等级、濒危系数、保护措施等知识不明确的问题，设计了文本融合轻量级双向转换编码表示模型(Albert)的知识抽取模型框架，实现批量抽取珍稀濒危植物知识，从而构建珍稀濒危植物知识图谱：1)在现存一般性植物本体的基础上，采用自顶向下的方式构建珍稀濒危植物本体，得到5个体系，即物种分类体系、生长形态特征体系、命名体系、保护现状体系和生态习性体系；2)采取Albert预训练模型来增强下游任务模型输入向量的珍稀濒危植物属性描述文本语义的表征能力；3)利用Bi LSTM–CRF模型和Bi GRU–Attention模型分别实现命名实体识别和关系抽取。在珍稀濒危植物数据测试集上对模型的有效性进行验证，结果表明，命名实体识别模型和关系抽取模型的召回率和准确率的调和平均值(F1)值分别达到98.07%和93.76%，将得到的大量的实体和关系所形成的三元组存储在图数据库Neo4j中，完成珍稀濒危植物知识图谱的可视化展示。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
田梦晖 陈明 席晓桃
针对珍稀濒危植物形态特征、分类等级、濒危系数、保护措施等知识不明确的问题，设计了文本融合轻量级双向转换编码表示模型(Albert)的知识抽取模型框架，实现批量抽取珍稀濒危植物知识，从而构建珍稀濒危植物知识图谱：1)在现存一般性植物本体的基础上，采用自顶向下的方式构建珍稀濒危植物本体，得到5个体系，即物种分类体系、生长形态特征体系、命名体系、保护现状体系和生态习性体系；2)采取Albert预训练模型来增强下游任务模型输入向量的珍稀濒危植物属性描述文本语义的表征能力；3)利用Bi LSTM–CRF模型和Bi GRU–Attention模型分别实现命名实体识别和关系抽取。在珍稀濒危植物数据测试集上对模型的有效性进行验证，结果表明，命名实体识别模型和关系抽取模型的召回率和准确率的调和平均值(F1)值分别达到98.07%和93.76%，将得到的大量的实体和关系所形成的三元组存储在图数据库Neo4j中，完成珍稀濒危植物知识图谱的可视化展示。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈燕方 周晓英
[目的/意义]衍生性网络健康谣言生成门槛低，周期性强，危害影响深远，是网络健康谣言识别与治理中需要优先解决的重点问题之一，也是重要突破口。[方法/过程]借助深度语义表征和聚合方法，探索衍生性网络健康谣言文本内容的六要素特征；通过结合网络健康谣言的分布式语义特征预训练模型，构建包括六个类别、6287个词汇的网络健康谣言文本内容要素词库；在将健康谣言标题特征、内容文本六要素特征以及主体内容文本特征进行统一的向量空间表示与融合后，构建面向多源文本特征融合的网络健康谣言识别模型。[结果/结论]模型的实证研究表明：与已有的对照模型相比，本文所提出的文本特征融合模型使衍生性网络健康谣言识别的准确率有较好的提升，且丰富的可拓展健康谣言要素词库可为后续的研究提供较好的资源支持。
[期刊] 南开管理评论
[作者]
李岩 林树海 牟博佼
在线商品广告虚假好评和返利虚假好评干扰了数字经济的良性发展。本文目的是建立兼有情绪与文本双重特征的模型框架，以识别两类虚假好评和真实好评。通过网络爬虫收集真实评论，依据对评论撰写者的调研实践提取标注规则，建立两类虚假好评与真实好评的中文数据集。引入PAD情绪理论解构评论蕴含的情绪，结合情绪强化调节影响，构造评论的情绪特征。利用n-gram分词和TF-IDF向量化评论文本，运用Boruta方法构建多维文本特征。采用18种主流分类算法构建多类好评的分类模型。实验与对比分析显示：两类虚假好评与真实好评在情绪强化调节影响分布与PA D三维度上存在显著差异，据此提出一种评价好评情绪的可行建模方法 ；提取的情绪与文本特征使得分类算法均可有效识别三类好评，体现所构建模型框架对分类算法的较低依赖性；引入多维情绪特征能够显著提升分类算法对三类好评，尤其可增强对隐蔽性较强的返利虚假好评的辨识力，体现情绪特征对文本特征的增益效果。本研究结论为电商平台改进虚假好评过滤机制与消费者识别两类虚假好评提供参考借鉴。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
乔鹏程
区块链与云会计都是被会计界高度关注的新会计信息技术方向。应用CiteSpace知识图谱工具研究发现:中国区块链研究已开始从金融领域向会计领域发展,中国云会计研究已持续7年并具有长期研究热度;云会计与区块链的设计理念、竞争程度、成本节约点、技术优势等存在不同,特别适合中国中小企业基数大的会计主体特点;区块链与云会计的理念融合有助于提升云会计的数据功能、信息经济职能,以及数据安全与伦理、会计治理模式、会计监督创新的发展水平。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
倪珍妮 王淳洋 司湘云
[目的/意义]文章旨在揭示在线健康社区中知识共享网络与虚假信息传播网络的共性与特性，为社区促进知识共享、治理虚假信息传播提供建议。[方法/过程]针对循证治疗知识和虚假信息分别构建知识共享网络和虚假信息传播网络，运用社会网络分析的方法揭示两者在整体网络结构层面的异同，探究知识与虚假信息的传播概况及流动效率；根据用户的信息交流特征对用户进行聚类分析，从用户主题偏好和用户社区粘度两方面对网络中用户行为进行分析，探究用户的信息偏好与行为特征差异。[结果/结论]整体网络分析结果显示，知识共享网络和虚假信息传播网络都具备无标度特性和小世界效应，且具有相似的图等级结构和图效率，然而虚假信息传播网络中用户间联系更为紧密、关联程度更高、凝聚力更强。用户行为分析结果显示，社区成员更关注知识共享网络中支持循证医疗的经验信息和虚假信息传播网络中驳斥虚假信息的客观内容，而且知识共享网络中的用户群体在社区中的留存时间显著高于参与虚假信息讨论的用户群体。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓胜利 孙瑾杰
[目的/意义]公共卫生突发事件有关的虚假健康信息泛滥,图书馆作为公共文化服务机构,需要主动服务,利用现有的健康信息资源参与虚假健康信息治理,承担社会责任。[方法/过程]运用网络调研与文献调研的方法,以新冠肺炎虚假健康信息为例,总结图书馆参与新冠肺炎虚假健康信息治理工作的价值,分析图书馆参与虚假健康信息治理在信息资源整理、专业服务、健康信息素养教育等面临的阻滞因素,提出图书馆参与治理的实现路径。[结果/结论]图书馆参与虚假健康信息治理工作,有助于图书馆服务创新,发挥图书馆在重大突发公共卫生事件中的信息服务作用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
潘建鹏 李颖庭 周利琴 范昊
[目的/意义]在网络环境下探寻健康医疗专家知识的有效抽取和融合,为医疗健康知识服务和决策提供建议和参考。[方法/过程]通过对知识融合相关理论、方法和技术进行梳理和总结形成虚拟健康社区专家知识融合的系统框架,以社区的疾病百科、科普文章为基础并结合相关标准文档构建高血压疾病本体知识库,通过对医患问答平台的文本数据进行知识抽取和知识融合实现专家知识的有效扩充;同时,在D-S证据融合算法的基础上实现"高血压并发症—抗高血压药物"的知识推荐。[结果/结论]将该融合框架应用于高血压领域,实现了高血压疾病本体知识库的有效扩充,揭示了虚拟健康社区专家知识组织、知识融合与知识服务间关联。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
侯丽 李姣 侯震 陈松景
［目的 ／意义］从互联网公众查询数据中发现公众使用的健康术语，为建立公众健康术语与医学专业术语的映射提供基础，进而优化健康类知识服务平台的知识组织与管理性能。［方法 ／过程］设计规则与ＮＧｒａｍ相结合的健康术语新词的识别模型，采集公众查询数据，开展实验验证，通过多次实验，逐步完善过滤语料集合，结合人工判读，不断优化并验证方案的有效性。［结果 ／结论］从互联网中公众提问句抽取出规则，结合统计算法进行公众使用的健康类新词抽取，该技术方法对识别公众使用的健康术语具有一定的通用性，能为建立公众术语与医学术语映射提供数据基础。实验结果表明：基于规则进行公众日志数据预处理，能为后续的实验方案提供较好的预处．．．
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