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1.
【目的/意义】为了提高图书情报的实时检索能力,需要进行图书情报共引数据整合模型设计。【方法/过程】
提出一种基于文献计量共引分析的图书情报数据的整合方法,构建图书情报文献计量共引数据整合的射频标签识
别模型,采用RFID标签技术进行图书情报文献计量共引数据的自动采样,对采样的大数据采用语义相似度特征提
取方法进行信息融合;结合文献计量共引分析方法进行图书情报数据的自适应聚类分析和整合分类,构建反映图
书情报归类的语义本体模型。通过自相关特征匹配方法实现对图书情报文献计量共引数据的优化分类检索和整
合。【结果/结论】测试结果表明,采用该模型进行图书情报文献计量共引数据整合的分类性能较好,数据检索的查
全率和查准率较高,提高了图书情报的检索效率。 相似文献
2.
【目的/意义】文物图像资源日益成为数字人文基础设施建设的重要内容,为了克服存在于图像资源内容与
形式上的“语义鸿沟”对其开发利用产生的消极影响,有必要面向文物图像资源底层视觉特征与高层语义特征的精
细化映射与细粒度知识表示进行相关研究。【方法/过程】本文在分析文物图像资源知识表示需求与表示策略的基
础上,提出了基于知识元构造的文物图像资源细粒度知识表示模型。在模型设计的基础上,以著名绘画文物《历代
帝王图卷》为例,阐述了面向文物图像资源细粒度表示需求进行知识元提取、构造与数据发布的具体流程。【结果/
结论】实验结果表明,本文提出的基于知识元的文物图像资源细粒度知识表示方法能够在图像底层视觉特征与高
层语义特征之间建立有效的语义映射关系,并通过与外部知识库的数据关联实现与开放关联数据网络的深度融
合。【创新/局限】本文从知识元角度出发,提出了文物图像资源的细粒度知识表示方法,在未来的研究中还需对文
物图像知识元的自动提取以及基于知识元的图像资源知识发现方法进行更深入地探索。 相似文献
3.
【目的/意义】爆发式增长的文献资源为传统的阅读活动带来了困难,也给STM图书的组织与服务提出了
新的要求。图书标注框架是图书内容与形式的规范化表示,对于解决图书的深度标引和知识关联具有重要意义。
【方法/过程】首先从用户需求出发明确了STM图书资源标注框架的构建原则,而后从图书的物理特征、内容特征、
增强特征和使用特征4个维度设计了本文框架包含的实体对象及其语义关系,最后展现了利用该框架进行STM图
书知识建模表示的过程,并通过应用案例验证了本文框架的可用性。【结果/结论】该标注框架具有需求驱动、多维
揭示、深度描述和语义关联等特征,对于支持STM图书资源的上层服务具有参考价值。【创新/局限】本文设计了
STM图书资源的标注框架,并选取应用实例探究其知识揭示与表达能力,但未能从知识服务视角对标注结果开展
进一步的应用研究。 相似文献
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【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时,也成为了虚假新闻传播的主要渠
道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻,扼制虚假信息的传播,对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方
法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻,本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析,分别设计了文本
词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法,用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特
征信息,构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型,并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/
结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果,发现融合文本特征和图像特征的多模态模型
可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型,融合了文本与图像
的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合,不仅无法实现各种特征的充分互补,而且容易造成维度灾难。 相似文献
5.
【目的/意义】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及
特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风
格,将图像描述特征划分为三个层次,探究特征融合的特点,寻求能有效表达图像语义的特征。分别采用SVM、
CNN、LSTM 及迁移学习方法实现图像风格分类,并将算法组合以提高分类效果。【结果/结论】基于迁移学习的
ResNet18模型提取的深层特征能够较好地表达图像的高级语义,将其与SVM结合能提高分类准确率。特征之间
并不总是互补,在特征选择时应避免特征冗余,造成分类效率下降。【创新/局限】本文定义的风格数目较少,且图像
展示出的风格并不绝对,往往可以被赋予多种标签,今后应进一步丰富图像数据集并尝试进行多标签分类。 相似文献
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【目的/意义】突发事件新闻具有连续性特征,现存的语义模型无法很好地表示这一特征,通过构建突发事
件新闻语义模型可以实现对这些连续性信息的深层次语义描述和利用。【方法/过程】本文根据由表及里的建模思
维,构建了一个突发事件新闻深层次语义描述本体模型。该模型分为元数据和内容语义两部分,内容语义部分以
事件为起点、以连续性情景和动作为核心。在对突发事件新闻案例进行语义描述的基础上,实现了语义检索、语义
推理、语义数据可视化分析等应用。【结果/结论】通过语义标注和应用实验,验证了该模型的可用性。【创新/局限】本
文提出的突发事件新闻本体模型,较好地解决了突发事件新闻连续性信息的语义标注问题。 相似文献
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【目的/意义】实体关系抽取是构建领域本体、知识图谱、开发问答系统的基础工作。远程监督方法将大规
模非结构化文本与已有的知识库实体对齐,自动标注训练样本,解决了有监督机器学习方法人工标注训练语料耗
时费力的问题,但也带来了数据噪声。【方法/过程】本文详细梳理了近些年远程监督结合深度学习技术,降低训练
样本噪声,提升实体关系抽取性能的方法。【结果/结论】卷积神经网络能更好的捕获句子局部、关键特征、长短时记
忆网络能更好的处理句子实体对远距离依赖关系,模型自动抽取句子词法、句法特征,注意力机制给予句子关键上
下文、单词更大的权重,在神经网络模型中融入先验知识能丰富句子实体对的语义信息,显著提升关系抽取性能。
【创新/局限】下一步的研究应考虑实体对重叠关系、实体对长尾语义关系的处理方法,更加全面的解决实体对关系
噪声问题。 相似文献
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【目的/意义】建设学习型社会、为公民提供优质终身学习支持服务体系,是当前党和国家的重要任务。【方
法/过程】采用知识可视化分析方法,基于2017年~2019年图书情报领域和教育技术学领域CSSCI检索期刊发表的
全部学习支持服务研究文献,探究了信息、技术和教育交叉融合视角下学习支持服务的内涵与外延。【结果/结论】
基于研究结果,从学科、方法和数据层面提出了促进未来学习支持服务理论研究与实践发展的相关策略。【创新/
局限】这些策略对于促进学科交叉融合,避免重复研究,建立更加精准的公民学习支持服务体系具有一定的指导
价值。 相似文献
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【目的/意义】解决自动问答系统构建过程中数据集构建成本高的问题,以及自动问答过程中仅考虑问题或
答案本身相关性的局限。【方法/过程】提出了一种融合标注问答库和社区问答数据的数据集构建方法,构建问题关
键词-问题-答案-答案簇多层异构网络模型,并给出了基于该模型的自动问答算法。获取图书馆语料进行处理作
为实验数据,将BERT-Cos、AINN、BiMPM模型作为对比对象进行了实验与分析。【结果/结论】通过实验得到了各
模型在图书馆自动问答任务上的效果,本文所提模型在各评价指标上均优于其他模型,模型准确率达87.85%。【创
新/局限】本文提出的多数据源融合数据集构建方法和自动问答模型在问答任务中相对于已有方法具有更好的表
现,同时根据模型效果分析给出用户提问词长建议。 相似文献
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【目的/意义】电子健康记录信息作为医学健康信息资源的重要组成部分,其共享整合问题一直是当前克服
医疗信息资源“孤岛化”现象、实现医学知识服务的重点和难点,对国外电子健康记录语义整合研究进展进行分析
综述,旨在为我国后续研究提供借鉴和参考。【方法/过程】本文运用文献调查法,以电子健康记录信息资源转化为
知识资源为主线,梳理出电子健康记录语义整合的主题框架及发展态势。【结果/结论】电子健康记录语义整合是
一个集专业性和社会性高度融合的动态知识组织过程,未来研究可能关注的问题有：医学细分专业的互操作标准
建设、语义关联方式的开放透明问题、按需提供知识服务的模式研究以及开放获取与隐私保护的利益平衡问题
等。【创新/局限】对国外近期EHR语义整合研究主题进行分析和评述,并提出研究进展中的重点和趋势。 相似文献
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【目的/意义】通过梳理分析“十三五”时期国家社科基金图书情报学项目立项情况和研究进展,洞悉本学科
研究发展状况与研究热点,为本领域项目研究工作提供思路与方向。【方法/过程】以 2016-2020年度立项的 741项
国家社科基金项目和国内 CNKI收录的 283篇项目研究论文为样本,采用文献分析法和可视化分析工具 Gephi,从
研究现状、项目立项数量、项目类型、研究机构、研究人员等层面进行解析,同时通过关键词分析“十三五”期间图书
情报学项目二级学科研究热点。【结果/结论】项目研究呈现以下热点和研究趋势：一是新文科建设背景下图书情报
学学科的交叉融合,二是时代特征下信息及舆情的重要需求,三是传统文化传承视角下文献整理与研究价值凸显,
四是图书情报学学科发展的理论与方法创新。【创新/局限】结合论文与项目等数据样本,提供了一种基于可视化工
具分析图书情报学项目二级学科研究热点与特征的新路径。 相似文献
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【目的/意义】通过深度学习方法对图书评论进行细粒度挖掘,并基于挖掘结果优化图书间相似度计算结果。【方法/过程】首先从在线书评网站上采集图书评论,对评论进行词性分析构建属性词表,随后基于属性词表对评论进行类型标注,通过BERT-BiLSTM模型对标注数据进行学习以实现评论自动分类,最后通过BERT对分类后的评论进行向量表示,通过余弦相似度计算评论间的相似度以表征图书相似度。【结果/结论】本文构造的BERT-BiLSTM评论分类模型准确率、召回率和F1值分别达到0.922、0.921和0.921,可以较好地实现评论分类。通过模型将评论划分为文笔、人物、情节、概要、读者态度5种类型来计算图书间相似度可以得到较为契合的相似度结果。【创新/局限】相较于其他类型的评论,通过人物与情节类评论计算图书相似度的效果有待提高。以后可对这两类评论进行更为细粒度的分析。 相似文献
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【目的/意义】本文融合文本和图像的多模态信息进行情感识别,引入图片模态信息进行情感语义增强,旨在
解决单一文本模态信息无法准确判定情感极性的问题。【方法/过程】本文以网民在新浪微博发表的微博数据为实
验对象,提出了一种基于DR-Transformer模型的多模态情感识别算法,使用预训练的DenseNet和RoBERTa模型,
分别提取图片模态和文本模态的情感特征;通过引入Modal Embedding机制,达到标识不同模态特征来源的目的;
采用浅层Transformer Encoder对不同模态的情感特征进行融合,利用Self-Attention机制动态调整各模态信息特征
的权重。【结果/结论】在微博数据集上的实验表明：模型情感识别准确率为 79.84%;相较于基于单一文本、图片模
态的情感分类算法,本模型准确率分别提升了 4.74%、19.05%;相较于对不同模态特征向量进行直接拼接的特征融
合方法,本模型准确率提升了 1.12%。充分说明了本模型在情感识别的问题上具有科学性、合理性、有效性。【创
新/局限】利用 Modal Embedding 和 Self-Attention 机制能够有效的融合多模态信息。微博网络舆情数据集还需进
一步扩充。 相似文献
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【目的/意义】针对小微企业竞争情报行为的间断性和需求的不确定性特征，从图书馆主导、精准化定制、多元化协同、平台化运行的视角，构建小微企业竞争情报可持续运行服务体系。【方法/过程】利用图书馆专业、人员、资源及服务优势，提出以图书馆为主导，多源数据融合、多元机构协同、多重技术应用、多维数据供给的小微企业竞争情报精准定制服务体系，并通过社会化思维与CBMCE运营模式引入，对小微企业竞争情报服务体系的运营策略进行优化。【结果/结论】通过小微企业竞争情报精准化服务体系的构建和社区化运营策略的优化，实现小微企业竞争情报精准定制的可持续运营。【创新/局限】突出图书馆在小微企业竞争情报精准定制的主导作用，以及社区化运营的重要意义。 相似文献
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【目的/意义】随着学科交叉与学科融合的不断深入,科研工作越来越需要多个学者合作完成。识别潜在的
合作关系,为学者推荐适合的合作对象,能有效提高科研效率。【方法/过程】基于动态网络表示学习模型对学者合
作关系预测展开研究。首先,提出一种动态网络表示学习模型 DynNE_Atten。其次,根据图书情报领域的文献数
据构建动态科研合作网络和动态关键词共现网络,使用 DynNE_Atten 模型得到作者向量表示和关键词向量表示,
同时提取作者单位特征。最后,融合作者合作、主题与单位特征,预测未来可能产生的合作。【结果/结论】实验结果
表明,本文提出的动态网络表示学习模型在时序链路预测任务中只需要较少的输入数据,就能达到较高的准确性;
相比于未融合特征的学者表示,融合模型在合作关系预测中展现出明显的优势。【创新/局限】提出了一种新的动态
网络表示学习模型,并融合主题特征和作者单位特征进行科研合作预测,取得了较好的结果。目前模型在特征融
合的方式上只考虑了数据层面的异构,并未考虑网络层面的异构。 相似文献
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【目的/意义】解决少数民族传统文化研究中信息解读的“语义鸿沟”、耗时低效、非标准化等问题,对实现少
数民族传统文化研究中生活场景类信息高效、快速、便捷处理具有一定的理论价值和实践意义。【方法/过程】运用
文字数据化、图像描述和数据挖掘等技术手段,通过数据采集与筛选、数据处理与挖掘、数据输出与反馈等技术流
程完成少数民族传统文化信息的传播、保护、共享和再创作。【结果/结论】图像描述技术和文字数据化相结合组成
的信息处理工作模型实现了信息处理的高效、快速、便捷,可利用数据分析结果对少数民族传统文化信息进行有效
的储存、检索、共享。【创新/局限】提出的图像描述技术和文字数据化相结合组成的信息处理工作模型实现了少数
民族传统文化信息处理的高效、快速、便捷。 相似文献
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【目的/意义】智慧数据是数据资源价值挖掘的承载,其中语义丰富化方法是促成智慧数据的重要手段。语
义丰富化方法及相关实践为智慧数据建设提供参考与借鉴。【方法/过程】从语义丰富化方法的技术角度出发,梳理
语义丰富化与关系型数据库、本体以及关联数据的关系,继而对语义丰富化在医学健康、数字出版、文化遗产等领
域的应用实践展开分析和归纳。【结果/结论】语义丰富化是利用语义网以及文本挖掘、相似度计算等相关技术将数
字资源中隐含的语义关系显性化,并在不同的资源间构建语义链接,促进数字资源的互通、互联与集成。由于数字
资源语义化层次、粒度与面向领域等存在的差异,智慧数据的实现需要语义丰富化诸多方法的有效集成框架。【创
新/局限】本文分析了数据网络中数字资源向数据资源转化的新方法,但仅局限于语义丰富化在部分领域中的应
用,还需丰富和扩展资料,总结语义丰富化的框架和应用分析。 相似文献
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【目的/意义】本研究旨在揭示我国中小企业竞争情报（Competitive Intelligence,CI）需求特征,以期为CI服务的理论与实践研究提供参考借鉴。【方法/过程】设计CI需求量表,利用问卷调查收集243家中小企业的有效数据,借助SPSS21.0软件进行信度检验与相关分析。结合CI需求的内在特征,从企业规模、成立时间、产权性质三个维度展开对比分析。【结果/结论】我国中小企业对市场竞争态势情报、创新策略情报和产品技术研发情报的需求最迫切,对所属产业专利分布情报、购买者情报、替代者情报的需求相对较小。不同类型中小企业CI需求有所差异,且与企业规模、成立时间有一定的相关性。【创新/局限】基于一手数据揭示我国中小企业的CI需求特点,并从政府、外部情报机构及中小企业角度提出服务策略。但样本数量有限,可能会影响研究结论的普适性。 相似文献
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【目的/意义】词是语言的最小单元,词的向量表示决定了机器学习模型的构建方法。深度学习的神经网络 训练得到的词向量,通过无监督的机器学习方法从海量数据中自动学习词汇的语义特征,无需人工标注和复杂繁 琐的特征工程,端到端的完成各种自然语言处理任务,带来了一种新的研究范式,成为学术界的研究热点。【方法/ 过程】介绍了词向量语义表示及优化方法,存在的问题及解决方法,最后指出了词向量未来的研究方向。【结果/结 论】将句法特征、词形特征、（知识库）先验语义知识融入到神经网络模型能增强词向量的语义表示能力,针对词向 量存在的一词多义、解释性差等问题,总结了最新的研究成果。 相似文献