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[期刊] 情报学报
[作者]
李跃艳 王昊 邓三鸿 陈艳
随着互联网医疗的快速发展，数字经济和智能经济成为未来必然发展趋势，医学知识的语义化和规范化是实现智慧医疗和数字医学的重要手段。但现阶段较为成熟的医学本体仅仅描述了一些既定的静态知识，无法揭示医学知识之间的动态关联。因此，以知识表示和知识组织为出发点，构建符合叙事性文本特征的医学知识结构化表示方法具有十分重要的意义。本文在梳理叙事学理论、事件知识表示的基础上，按照是否具有叙事性特征，将医学文本分为叙事性文本和概念性文本；然后，分别对概念性医学文本和叙事性医学文本进行语义建模与表示，构建基于事件本体的医学知识本体模型；最后，根据本文提出的概念模型，实现SARS-CoV-2病毒入侵过程的语义结构化表示。初步标注的实验结果表明，将事件本体模型迁移到医学文本语义结构化描述中，有助于实现医学文本的深层次表示和知识发现，能更好地描述医学知识之间的动态关联，更好地表征医学对象在时间和空间的动态发展特点。
关键词：
叙事性文本 事件本体 语义化 规范化
[期刊] 全球教育展望
[作者]
杨晓奇
事件哲学作为重要的哲学范畴,提出了基于"事件"的本体论,这为反思教学本体存在问题提供适切的理论支撑,具有较强的理论解释力。反思我国经典的教学本体研究,主要是以结构主义哲学为理论基础,以要素分析为基本切入点所形成的构成性本体论,其最大的缺陷是抽离时间。基于事件哲学的教学本体认为,教学是具有空间和时间双重本体属性的教育存在。在此意义上,教学由具有共时性和历时性的事件构成,常态事件与偶发事件的糅合生成是教学事件存在的基本形态。教学过程是由事件驱动所形成,教师对于各类事件的积极应对预示着教学目标的调适性和方法的多元性。
关键词：
事件 事件哲学 本体论 教学 解释力
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵雪芹 李天娥 曾刚
［目的/意义］虚拟世界中充斥着海量的数字人文图像资源，其中蕴含着丰富的语义信息，面向数字人文图像的知识元本体构建及关联展示研究，可促进数字人文图像资源的知识组织、语义关联及知识服务。［方法/过程］构建一种数字人文图像知识元本体模型。首先，分析图像知识元的结构组成；然后，在Protégé中实现图像知识元本体的可视化构建，并提出基于知识元本体的数字人文图像语义关联展示思路；最后，以万里茶道图像资源为例进行实证研究。［结果/结论］图像知识元本体从细粒度层面对数字人文图像资源进行描述，为海量的图像资源提供了一种语义描述和关联组织的方式。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
司莉 周璟
大遗址与所在地的居民生活生产、城乡发展以及资源保护与利用等方面存在紧密关联，在我国高速发展的城镇化进程中，大遗址的保护和利用正面临前所未有的压力。对大遗址知识的有效组织是大遗址保护和利用的前提。本体和关联数据技术为大遗址知识组织提供了新的方法及实现路径。文章首先结合文献调研，复用CIDOC-CRM和OWL-Time本体构建上位本体；然后通过构建顶层框架和抽取概念实例，获取大遗址知识概念和实例，并将其转化为大遗址本体的实体、对象属性和数据属性；最后基于关联数据技术，以西安片区大遗址为例，利用D2RQ发布大遗址知识的关联数据集。实现了大遗址知识的语义关联和开放共享，为提升大遗址的保护和利用水平提供数据支撑和知识服务。
关键词：
大遗址本体 关联数据 知识组织
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
刘丹
关联数据技术的发展增强了语义网技术的可行性。学位论文元数据是一种具有代表性、富含语义的图书馆数字资源。研究语义网技术在学位论文元数据上的应用,不仅有助于改善其管理、服务模式,为拓展基于知识的决策支持服务提供新的契机,而且可以反映图书馆数字资源语义化的一般模式与效果。通过建立面向关联数据的学位论文元数据语义化原型,研究评估了语义网技术在学位论文元数据上的应用效果:在满足学位论文资源发现需求的基础上,提供了更丰富的资源导航与浏览功能;具备了更强的数据互联性;获得了更明确的语义感知与内在的语义互操作支持。
关键词：
关联数据 语义网 学位论文 元数据
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许鑫 谷俊 袁丰平 周群芳
在领域本体的基础上,对面向专利文献的语义检索与分析方法进行探讨,并构建一套专利语义检索与分析系统,包括语义检索、趋势分析、相似专利检测、重要专利检测等模块,初步实现基于领域本体的专利语义检索与挖掘。同时,以国际专利分类号为C21的中文专利数据为例进行实验,证明本体扩展后的语义检索的召回率得到大幅提高,继而使得后续的专利分析和挖掘效果更加明显,从而有助于进一步深入开展专利挖掘工作。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
刘柏嵩
本体将在语义网中起至关重要作用。它通过提供共享的并精确定义的术语源,将语法的互操作扩展到语义的互操作。语义网肯定是以XML and RDF为基础,采用分层设计的方法。图2。参考文献8。
关键词：
本体 本体表示 万维网 语义网
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈晓美 毕强
根据本体构成的要素———概念、概念间关系、公理,结合文本的非结构化特点,总结梳理当前从文本中自动获取领域本体概念及概念间关系的主要方法的思路、特征和适用范围,并运用两个实例解析面向文本的领域本体学习的具体步骤和实现过程。最后讨论存在的主要问题和进一步的研究方向。
关键词：
领域本体 本体学习 文本 概念 关系
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
王汀 高迎 刘经纬
【目的】现有的本体对齐方法往往忽视中文概念的语序敏感和一词多义的语义特征。本文提出一种基于同义词词林和序列比对算法的大规模中文本体映射模型。【方法】采用基于改进的同义词词林相似度算法计算简单词元的语义相似度。并利用基于改进同义词词林与序列比对相融合的算法度量未登录词之间的语义相似度。【结果】在由DBpedia(中文版)、百度百科和互动百科知识库所构建的测试语料上的关联映射实验结果表明,该模型的准确率、召回率和综合评价指标平均分别达到约97.5%、87.8%和92.1%。【局限】本模型仅专注于对中文本体概念
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
许德山 张智雄 邢美凤
可视化检索技术是图形生成和语义检索相结合的一种新技术。本文探讨了信息可视化的主要方法,介绍了领域本体知识库的内部结构,重点说明可视化检索的实现思路以及可视化平台的功能设计,提出了后期的研究要点。
关键词：
语义检索 本体 知识库 可视化
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的 /意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法 /过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果 /结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的/意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法/过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果/结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
成全 周兰芳
社交媒体的兴起极大地改变了网络用户的信息行为习惯,人们在惊叹信息获取方式便捷、高效、丰富的同时也被社交媒体信息缺乏组织、良莠不齐、检索困难等问题所困扰。与传统的文献型知识体系构成相区别,社交媒体信息的海量化与主题发散性特征尤其明显。文章以新浪微博为例,从微博短文本的内容、时间、空间、人物等多维度实现面向语义关联的多维度主题聚合。从内容特征上,针对微博短文本数据的稀疏特性,选取适用于短文本挖掘的LDA主题模型,实现对微博信息的主题聚类;而针对微博信息的外部特征,利用RDF资源描述框架实现对其语义化描述,并依托语义关联发现组件Silk Workbench从时间、地点、人物维度实现了基于主题的微博信息语义发现与多维主题聚合。研究表明,LDA主题挖掘模型与关联数据技术的结合应用为有效揭示社交媒体信息的主题特征,实现对微博信息的细粒度切分、语义化描述与多维度关联聚合提供了一种有效的解决方案。
[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] 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
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