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[期刊] 图书情报工作
[作者]
屈鹏 王惠临
从信息分析的实际需求出发,对与电动汽车相关的5 405条专利数据进行术语抽取、生僻术语识别和字段比较研究。结果显示关键短语抽取的方法可行,互信息抽取的术语所在文档的平均文档长度更接近集合的平均文档长度;摘要和First Claim字段的术语存在一定差别,但对分类或聚类同等重要;生僻术语识别算法能够发现生僻词和高频词的对应关系。研究结论可以为专利文本挖掘和专利信息分析提供结果和方法,并为信息分析工作提供所需的参考术语。
关键词：
术语抽取 文本挖掘 专利 信息分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
季培培 鄢小燕 岑咏华
领域中文术语识别与抽取是领域中文文本信息处理的基础,对于提高中文文本索引与检索、文本挖掘、本体构建、潜在语义分析等的处理精度有着重要的意义。在对领域术语的内涵和特征的阐述基础上,重点对领域中文术语识别与抽取的研究现状、主要的方法以及典型的应用进行综述,最后指出其未来的发展趋势。
关键词：
术语抽取 术语识别 领域中文信息处理
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
张卫 王昊 邓三鸿 张宝隆
在跨学科知识范式下,数字人文的研究范畴随着自身学科体系的拓展而不断泛化,采取关键语义技术解析文化对象中的人文内涵与情感知识对于重拾学科"人文性"与"计算性"特质具有重要意义。本文以古诗文本为例,面向汉语诗文及其鉴赏实现大规模人文情感术语的自动化抽取与分析。首先在无标注集环境下提出一种基于"冷启动"的字序列自动标引方法来获取学习语料,随后在字向量(Char2Vec)指导下将汉字特征(部首、拼音等)和BERT语言学模型分别引入机器学习与深度学习模型,并从知识发现的角度定义新术语识别规则。研究发现,将现代鉴赏融入古诗原文显著优化了情感知识的广度与深度,领域术语能够被有效标引。训练的BERT-BiLSTM-CRFs深度学习模型的效果明显优于CRFs机器学习,最佳F1与F1_distinct可分别达到95.63%和85.43%;同时汉字特征的引入也有效提升了传统CRFs效果,以领域特征和基于"竖心旁""心字底"部首约束特征为最优。相较于机器学习抽取出的长篇幅新术语,深度学习能够拓展出更多寄托情感知识的新意象词。源于诗文与鉴赏的情感术语为文学信息资源的情感分析与知识服务提供了参考(人文性),基于汉字语言特征的抽取方案为中文领域自然语言处理技术的深化提供了启迪(计算性)。图11。表6。参考文献30。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
冷伏海 白如江 祝清松
针对目前知识抽取技术无法精确抽取学术文献中提及的具体理论方法和性能指标参数等问题,综合运用语义标注技术、规则抽取技术以及正则表达式技术,提出一种面向科技文献的混合语义信息抽取方法。该方法首先对科技文献进行语义标注,得到相关学术术语。然后,构造抽取规则,抽取文献提及的与具体性能指标相关的句子。最后,采用正则表达式技术从相关句子中精确抽取出关键性能指标。对碳纳米管研究领域科技文献语义的信息抽取证明,该方法能迅速、有效和准确地抽取科技文献主要创新研究内容和性能指标。
关键词：
科技文献 信息抽取 语义标注 正则表达
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋婷 孙建军
［目的／意义］术语是本体的重要组成部分，术语自动抽取是本体自动构建的基础，文章采用回归的方法对未登录词进行概率（某个数值（组合）对应的候选词集合中术语的概率）预测，获得该词可能为术语的概率。［方法／过程］文章结合语言学和统计方法，通过构建术语库提取术语抽取模板来抽取候选术语，此外，通过引入回归的方法，将术语抽取问题转化为对词语成为术语的概率的预测问题。［结果／结论］提出的方法最后通过实验验证了其有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王东波 高瑞卿 苏新宁 朱丹浩
情报课程是情报学教学体系的核心和灵魂,是新的情报学人才培养模式的基础。在大数据、数据科学、人工智能发展的大环境下,数据学科与情报学之间存在很多共同点和交叉点,尤其是在对相应工作者所具有的技能素养上。文章通过对数据科学招聘信息中出现的人才技能素养实体的抽取,探究指导情报学学科紧跟时代发展潮流的课程设计内容。通过对招聘网站中数据科学相关工作岗位公告的抓取,经人工标注10534条公告数据,构建了基于预训练字嵌入的BI-LSTM-CRF神经网络的技能素养实体自动抽取模型,并在开发集中取得最高调和平均值85. 04%的效果。文章利用最优模型在11508条招聘公告中进行实体自动抽取,分析抽取结果,并围绕数据科学技能素养要求为情报学课程发展提出了适当建议。
关键词：
情报学课程 数据科学 深度学习 自动抽取
[期刊] 情报学报
[作者]
王君泽 宋小炯 杜洪涛
在共指消解领域,目前已经有大量研究工作围绕实体共指问题展开,而有关事件共指方面的研究则相对较少。由于事件表述的灵活性,共指事件识别的研究重点之一在于如何构建事件表述相似度的计算模型。而在对同一事件的相似表述中,不仅包含词级别的同义表述,还包含语句级别的同义表述。针对该状况,本文基于新闻报道语料的特点,一方面针对词级别同义表述模式的抽取,设计了同义词知识库的自动构建策略,并考虑了缩略语、同位语等情况的处理;另一方面在词级别同义表述模式抽取的基础上,设计了语句级别同义表述实例的识别策略,进而可以抽取同义表述模式并剔除模式中的冗余成分。通过在实际数据集合上的实验,表明了本文策略的有效性。基于抽取到的词级别和语句级别的同义表述模式,可以有效提升共指事件识别的效果;本文工作也可以视为对共指事件识别现有策略的有益补充。
[期刊] 情报学报
[作者]
俞琰 赵乃瑄
针对目前专利术语抽取中不能有效地过滤一些高频非术语词串和无法正确抽取低频术语的问题,本文提出基于通用词与术语部件的专利术语抽取方法。该方法首先使用通用词作为切分符选取候选术语;再利用与候选术语有相同术语部件的相似候选术语信息,评估候选术语成为术语的可能性。实验结果表明,与传统的方法相比,提出的方法能够有效地提高专利术语抽取的准确度。
关键词：
专利文献分析 术语抽取 通用词 术语部件
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
洪娜 张智雄 刘建华
本文通过对国内外OBIE理论和OBIE系统的分析,比较了OBIE技术与传统信息抽取技术的主要区别,归纳了4种主要的技术方法,分别是基于实例的OBIE,基于规则的OBIE以及基于机器学习的OBIE和Ontology驱动的OBIE,并用案例对各种技术方法做了阐释,最后总结了OBIE研究和系统开发中存在的难点问题。
关键词：
本体 信息抽取 信息技术
[期刊] 图书馆理论与实践
[作者]
阳广元
以国内2002年1月至2016年5月间发表的与基于本体的信息抽取有关的期刊文献为分析对象,运用内容分析法从领域本体的构建及基于本体的信息抽取方法、信息抽取模型、信息抽取算法、信息抽取系统、信息抽取的应用领域等6个方面对国内该领域的研究现状与热点进行分析,认为目前国内该研究领域具有研究内容从理论走向实践、研究主体多样性、尚未形成核心作者和核心团队等特点,指出本体构建的自动化及基于本体的信息抽取的评估机制、信息抽取的实践应用将成为未来的发展趋势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
董旻 方曙
针对Deep Web信息资源的利用问题,指出对其进行信息抽取的意义,分析对比在信息抽取过程中处理查询接口和抽取结构化数据这两个主要步骤所使用的技术,采用基于关键词查询和建立文档对象模型的方法对专利数据库进行抽取实验。通过分析实验结果,验证抽取方法的准确性,指出不足之处和解决的途径,以期达到充分利用Deep Web信息资源的目的。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
侯婷 吕学强 李卓 徐丽萍
文章利用文本挖掘技术抽取技术主题和规范化主题,为技术主题分析提供基础工作。根据技术主题在专利标题中的分布特点和技术主题分析时主题词的统计长度特征,提出一种主题度计算方法,将主题度较大的词作为主题词;通过计算相似度获得主题词的同义词对,借助统计特征对主题词规范化表示。实验结果表明,文章提出的主题词抽取方法是有效的,实验准确率为95.5%,召回率为95.5%;同时文章提出的主题规范化方法具有较大的意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
赵洪 王芳
理论术语的抽取是大规模文献内容分析和跨学科知识转移深度揭示的基础。作为一种特定类型的命名实体,理论术语涉及的学科多、文献规模大、特征复杂,也缺乏大规模的成熟语料,因而抽取难度较大。为提高理论术语的抽取性能并降低训练集的人工标注代价,本文构建了面向理论术语抽取的深度学习模型,并研究了该模型中理论术语的特征构造和标注方法,同时也提出了一种自训练算法以实现模型的弱监督学习。通过实验对比,分别验证了本文模型和自训练算法的有效性,不仅为理论术语抽取提供了更加有效的通用方法,也为其他类型命名实体的识别研究提供了方法参考。
[期刊] 情报学报
[作者]
朱惠 王昊 苏新宁 邓三鸿
本体是知识组织的有效方式,也是构建语义网的重要环节,而概念非分类关系又是本体的重要组成部分。由于术语是概念的外在表达,因此本文在深入分析当前国内外术语非分类关系抽取研究的基础上,引入共现分析、结构分析、模板构建、逻辑推理等方法和技术构建了面向汉语领域非结构化文本的术语非分类关系抽取模型,分别从内容和结构两个不同的角度抽取术语非分类关系。论文提出了模型的主要运行流程以及各功能模块的主要组成部件,对主要组成部件的具体实现进行了探讨,并对相关方法的局限性进行了论述。本文的研究为术语非分类关系抽取提供了新的思路,丰富了知识发现方法,同时也能为实现可行有效的知识组织提供参考。
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