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[期刊] 图书情报工作
[作者]
姜雯 许鑫 武高峰
[目的/意义]考察在线问答社区信息中的情感特征以及其对在线问答社区信息质量自动化评价的影响。[方法/过程]综合以往研究,提取Yahoo!Answers中的回答信息的文本特征、用户特征、时序特征等,并提出附加情感标注的回答特征,利用Weka机器学习的方法进行信息质量自动化分类预测。[结果/结论]结果显示,在线问答社区信息中具有一定的情感特征且情感特征的加入能够提高分类预测的准确率。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 张向先 陶兴 张莉曼
[目的/意义]旨在构建社会化问答社区用户生成答案质量评价指标体系,实现面向用户需求的答案质量自动化评价和筛选,提高社会化问答社区知识服务质量。[方法/过程]引入社会情感特征和用户特征,运用因子分析和结构方程实证构建用户生成答案质量评价指标体系。基于GA-BP神经网络模型设计答案质量自动化评价方法。最后,选取知乎网站数据对用户生成答案质量评价指标体系和自动化评价方法进行应用研究。[结果/结论]构建包含答案文本特征、回答者特征、时效特征、用户特征、社会情感特征5个维度的评价指标体系。实验分析发现基于GA-BP神经网络的答案质量自动化评价方法相比于其他方法准确率较高、平均误差低,具有可行性和有效性,能够进一步应用和推广实践。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王帅 纪雪梅
[目的/意义]本文通过构建在线健康社区用户画像，解释不同用户群体的情感差异和特征，以掌握社区用户情感表达规律，推动在线健康社区的信息支持与情感支持功能建设。[方法/过程]首先，分析建立用户画像的目的，结合在线健康社区的数据特点建立包含基本信息、情感、主题和信息行为特征的用户画像概念模型。然后，确定各用户的标签属性，对标签属性进行抽取。最后，结合情感标签对用户角色进行划分，利用具有噪声的基于密度的空间聚类方法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise， DBSCAN）实现了用户画像并分析不同角色的画像特征。[结果/结论]本文方法可以有效生成贴近用户原貌的画像并识别用户情感表达特征。通过实例分析挖掘出焦虑型、愤怒型、祈祷型、乐观型和悲哀型等5类社区用户群，各用户群体在性别、年龄、影响力、活跃度和兴趣主题方面均表现出不同的情感特征差异。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭培燕 李艳
[目的/意义]上市公司投资者在线问答社区是重要的企业开源情报平台,对在线问答社区中披露的信息进行充分的挖掘利用能够成为大数据环境下提升企业情报竞争力的有效举措。[方法/过程]文章基于活动理论,就"上证e互动"平台上的问答文本,从文本内容特征和问答结构特征出发,构建了提问、回复、问答关联3个要素层的11个具体评价指标,并以21所上市公司的实际数据为例,挖掘其与公司绩效的相关性,探究将其作为上市公司竞争情报来源的可行性。[结果/结论]可将"上证e互动"这样的上市公司在线问答社区信息披露质量作为判断公司绩效的依据,为企业竞争情报研究提供新的情报来源。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
安东尼·威廉·贝茨 肖俊洪
计算机领域的科学家越来越乐观地认为，在不久的将来我们可以通过软件运算实现教学自动化从而取代教师。本文对这种想当然的观点提出质疑。我们认为，不管是现在还是未来，机器没有能力复制学生在知识社会、数字化社会发展所必须掌握的知识和技能。相反，我们应该探索如何使技术发挥赋权作用：不但给教职员工赋权，也要给学生赋权。
关键词：
自动化 赋权 在线学习 人工智能 大数据
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
司莉 舒婵
文章以"好大夫在线"问答中糖尿病主题相关的10年数据为例,揭示在线医疗社区的患者、医生及问答记录的特征。研究发现,患者人群覆盖所有糖尿病类型,出现多种并发症;患病时长较长的用户更愿意在网上咨询;患者的过敏原大多数属于食入式或注射式过敏原;医生的临床职称和教学科研职称存在一定的正相关关系;医生所属的医院具有明显的集中与分散的特点,少部分医院吸引大多数患者进行咨询;医生所属的科室较为分散;较活跃的医生来自于三级医院,且大多数属于内分泌科;患者提问主题大致分为7类,围绕着糖尿病及其并发症展开;大多数患者希望从治疗过程、治疗手段和医治程度等方面得到医生的帮助。
关键词：
好大夫在线 医患群体 问答记录 糖尿病
[期刊] 图书情报工作
[作者]
聂卉 首欢容
[目的/意义]基于语料的情感词发现依语句上下文推断情感词极性,能显著提升情感分析的准确率,在面向领域的特征级情感分析任务中有重要应用价值。[方法/过程]对特征级情感极性研判问题展开探讨,提出基于点互信息的"特征-情感"对情感极性自动判别算法,算法借助大规模领域语料,根据观点表达"特征-情感"对与情感语义明确的种子词的共现关系,同时引入依存句法分析语句间的情感转折,通过修正经典的点互信息算法,对上下文约束下的用户观点表达进行褒贬预测。[结果/结论]实验证明,修正算法的性能显著优于词典匹配算法和经典的点互信息情感识别算法,不仅能够推断词典中未纳入的观点表达的情感指向,而且能较准确地推断"语境"中的情感词极性。在餐饮评论和数码产品评论两个评测语料集上,修正算法的F1宏平均指标分别达到0.827和0.878。该算法以领域相关的大规模语料为支撑,基于概率统计和句法分析,因数据获取便利,算法效率高,移植性好,具有普适性,尤其适用于面向领域的情感分析任务。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
刘苏雅
ＵＳＭＡＲＣ社区信息格式——图书馆自动化信息服务的新发展刘苏雅ＡＢＳＴＲＡＣＴＣｏｍｍｕｎｉｔｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓａｋｉｎｄｏｆｎｏｎ－ｄｏｃｕｍｅｎｔｉｎ－ｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｏｒｍｅｍｂｅｒｓｉｎａｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．ＵＳＭＡＲＣＦｏｒｍ...
[期刊] 图书情报工作
[作者]
沈旺 康霄普 王佳馨 饶泽阳
[目的/意义]基于用户角度,对信息可信度评价进行研究,分析用户可信度评价行为,探索用户可信度评价指标体系,对信息可信度评价理论研究具有重要意义。[方法/过程]采用扎根理论方法,从信源、信息内容和结构、媒介3个维度对问答社区语境下用户信息可信度评论进行编码,分析用户在真实情境下的可信度评价决策。[结果/结论]用户更倾向于使用信息内容维度评价指标对信息可信度进行评价。单项指标使用频率较高的是准确性、逻辑性、客观性;联合指标是准确性与客观性、准确性与合理性。专业知识背景影响用户的可信度评价深度,专业背景与话题的相关性越高,可信度评论的影响力越大。
关键词：
问答社区 信息可信度 评价指标
[期刊] 统计与决策
[作者]
李静
谈企业统计信息自动化建设李静加速统计信息技术现代化的进程，是当前统计部门的重要任务。微机网络管理信息系统，是以现代计算机技术和通信技术为主要手段，采集、传输、处理、储存工厂经营及管理活动中发生的各种信息，并通过加工处理，分析综合，为各级领导和管理人员...
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
凌伟鸣 陈玉明
商业信息管理自动化与ＰＯＳ系统凌伟鸣，陈玉明随着我国社会主义市场经济体制的确立和发展，商业流通业进入了空前的发展时期。但是，目前我国大多数商业企业管理仍处在低层次、低水平运行状况，不适应大市场、大流通、国际化的发展趋势。因此，商业信息管理自动化成为迫...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
罗海文 胡文山 薛莉玮 周洪 刘国平
该文基于已有的远程实验室提出了一种在线算法设计系统的实现方案,系统包含前端浏览器界面、后端服务器程序以及MATLAB程序。首先用户在浏览器中搭建类似Simulink的控制框图,并发送至后端服务器程序。后端程序处理该请求,动态生成Simulink文件,然后使用Simulink Coder工具箱,自动编译生成可执行的控制算法,并将该算法推送至数据库。为了提高并发场景下的响应速度,针对MATLAB不支持多线程编程的不足,提出了多进程和池化技术的弥补方案,实现了多用户的并发访问。该系统在武汉大学控制类课程的实验教学中广泛使用,调查报告显示,该系统满足了学生实验的需要。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
鲁宾·冈萨雷斯·克雷斯波 普拉波哈特·库马 曼珠·卡里 丹尼尔·布尔戈斯 肖俊洪
教育软件和教育ICT软件应用程序测试的自动化能减少测试维护失败的风险,选择最优化的测试套件能提高效率,因此能降低成本和耗时。本文介绍一种自动化测试工具的研发,这种工具包含教育软件测试的两个主要自动化部分:测试套件生成和测试套件优化。本文通过控制流图表示被试教育软件的控制流。该工具提供五种测试套件生成方法,即边界值测试、稳健性测试、最坏情况测试、稳健最坏情况测试和随机测试,并采用人工蜂群算法或布谷鸟搜索算法对所生成的测试套件进行优化,直至达到预期的适应值水平。与其他算法相比,这种方法能够以最少的一组测试用例达成最大的路径覆盖率。最后,我们对所产生的优化测试套件进行自动故障检测。本文还以一所在线开放大学的一门STEM科目为案例,介绍这个工具的使用情况。
[期刊] 情报学报
[作者]
成全 张燕刚
互联网在线问答社区服务的广泛性、便捷性、互动性与个性化特征促进了该模式的飞速发展，在线问答社区已逐渐成为人们获取各类生活信息的重要平台。然而，社区内信息资源存在缺乏有效组织与语义关联缺失等现实瓶颈，以及生活类信息的高复杂、多层级等特性，导致用户的在线信息需求服务体验效果不尽如人意。为实现对在线问答社区内各类信息资源的细粒度组织与语义关系揭示，进而达到面向用户需求主题实施信息精准分类的目标，本研究利用在线母婴社区内用户提问数据构建用户需求的多层级架构体系，进而生成经过验证的、具有多层级需求主题的标签化数据实验样本。最后，通过比对本研究所构建的面向用户需求主题的信息多层级分类模型（users'needs topicshierarchical classification,UNT-HC）与TextAttBiRNN (text attention bi-directional recurrent neural network)单层级分类模型及HFT-CNN (hierarchical fine-tuning conventional neural network)、HCCNN (hierarchical classification conventional neural network)等多层级分类模型的分类效果，验证了UNT-HC模型在实现在线问答社区中多层级单标签、超细粒度文本信息分类应用中性能的优越性。
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