共查询到18条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
2.
[目的/意义]相关关系在标引和检索中具有重要作用,概念间相关关系遵循怎样的规律以及如何构建是信息组织重要的研究内容。[方法/过程]借鉴生态系统物种间的信息传递模式,探讨相关关系概念间的信息传递模式,分别从信息类型、特征及信息传递过程进行对应研究,得出相关关系概念信息传递符合物种间的信息传递规律。[结果/结论]利用信息传递的规律探讨相关关系,为相关关系的构建提供了新的思路。 相似文献
3.
叙词表中词间关系分为等同关系（EquivaLence Relationship）、等级关系（Hierarchical Relationship）和相关关系（Associative Relationship）,词间关系的控制是叙词表编制的关键技术,文章主要针对叙词表词间的等级关系和相关关系,比较国际标准ISO2788、中国标准GB13190—91以及关国标准NISO Z39．19—2005对其的规定,分析异同,总结联系,从三个标准的实用性、检索效率等方面予以分析,并为中国叙词表编制标准提出改进建议。 相似文献
4.
对比我国、美国以及国际上几种叙词表编制标准,分析了其中叙词表等级关系处理和显示的异同,并展望了叙词表词间关系处理与显示在网络时代的进展和前景。表3。参考文献9。 相似文献
5.
对比我国、美国以及国际上几种叙词表编制标准,分析了其中叙词表等级关系处理和显示的异同,并展望了叙词表词间关系处理与显示在网络时代的进展和前景。表3。参考文献9。 相似文献
6.
[目的/意义]为增强叙词表实用性，需要不断地将领域中出现的新术语更新到叙词表中，更新维护过程中，从时间及词频等角度对新术语分布特征进行探索研究，可以为新术语发现方法提供参考。[方法/过程]基于新术语相关特征，结合对应文档频率在时间点和时间段上的发展分布，通过相关统计分析，研究术语在不同成长时期的分布特征，尤其界定术语在开始期与成长期的分布差异。[结果/结论]实证分析表明新术语一般处于术语发展的成长期，当候选新术语保持正向增长趋势超过一定年限，可以认为该术语同时具有新颖性、时间持续性及术语性特征。基于该分布特征进行领域新术语的识别，结合词表编制专家的判断，该方法在新术语收录判断中具有较高的准确率，且能有效识别实际应用中占比较多的低频词。 相似文献
7.
8.
[目的/意义]利用FAIR原则评估网络叙词表的开放情况,有利于理清叙词表开放的优势和不足,提高叙词表FAIR化水平。[方法/过程]借鉴现有基于FAIR原则构建的评价框架,结合叙词表特点,制定适用于网络叙词表开放度评估的三级指标体系。依据该指标体系,对选取的17个样本平台开展具体指标调研和分析,并从可发现、可访问、可互操作和可重用4个维度分别分析叙词表FAIR化水平。最后针对这4个方面分别提出促进叙词表FAIR化的建议。[结果/结论 ]所构建的网络叙词表开放度评估指标体系包含三级指标,一级、二级、三级指标分别有4、11、17个。经评估,发现多数网络叙词表的开放程度仍待提升,开放的薄弱环节集中在可互操作性和可重用性上,FAIR原则应用有待进一步发展,尤其是在元数据的丰富度和数据互操作、重用方面。 相似文献
9.
等级关系循环错误检查算法的设计与实现* 总被引：1，自引：0，他引：1
分析词间关系错误检查在叙词表编制和本体转化中的必要性,并从机辅编表系统、具体检查方法等方面对叙词表错误检查的相关研究进行概括性介绍。根据研究目标,着重分析等级关系中循环错误的具体形式,设计并实现一个用于检查等级关系循环错误的算法。分别对自定义数据和叙词表数据进行实验,结果显示,该算法能有效地检查出等级关系中的所有循环错误。 相似文献
10.
网络环境中汉语叙词表的自动构建研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为解决网络信息检索效率低的问题,需要把叙词表等控制机制引入到网络检索系统中,但传统词表编制方式已经不能满足网络信息检索的需要.本文制定了一种汉语叙词表自动构建方案,以财税领域为例,采用模式识别、词聚类、同现分析等自然语言处理技术实现自动识别词间等同关系、等级关系和相关关系,从而构建一部财税领域叙词表,最后对所构建的叙词表进行测评.相比传统叙词表编制方法,自动构建叙词表能降低编表专家的智力负担,而且编表时间短,费用低,时效性强,符合普通用户的检索习惯.但对词间关系的识别不如人工编表时精当可靠,所以需要人工辅助判定. 相似文献
11.
[目的/意义] 分析高校图书馆微信公众号信息服务项目的共现关系及其对信息传播影响力的影响。[方法/过程] 首先，总结归纳高校图书馆微信公众号的信息服务与信息传播影响的相关研究。然后，选取"C9联盟"高校图书馆微信公众号为研究对象，参考已有研究将其服务项目予以分类，根据服务项目在下拉菜单的共现关系构建关联网络，通过接近中心性的计算确定节点的相对重要性。最后，采用WCI指数分析测度各公众号信息传播影响力，并结合高阅读量文章的数量及所属服务类型，分析其对信息传播影响力的影响。[结果/结论] 高校图书馆微信公众号所提供的服务中，用户信息、资源检索、信息快递3类服务在关联网络中的相对重要性较高，但信息快递类服务内容对信息传播影响力的影响最大，资源检索、用户信息、互动咨询、其他类服务的影响较小。 相似文献
12.
[目的/意义]利用关联数据名称唯一性特点,对书目数据进行语义化关联组织,使不同图书馆资源通过文献版本关系发现实现语义聚集。[方法/过程]分析书目关系类型及文献不同版本的特点,提出文献不同版本类型对应的版本关系,然后采用属性值顺序匹配方法,经过同种文献确定、版本关系发现两个步骤发现文献之间的版本关系,并利用美国国会图书馆、德国国家图书馆相关数据以及维基关联数据进行实证研究。[结果/结论]构建基于关联数据、书目数据的文献版本关系发现方法,实现同种文献不同版本的语义关联,发现实证数据间的版本关系,并指出其应用方向。通过该方法可以提供基于关联数据的知识检索服务,满足用户阅读、科研需求。 相似文献
13.
[目的/意义] 在信息快速增长的网络时代,研究知识组织系统的构建和应用方法,可以更好地发挥知识组织系统在信息组织和检索中的重要作用。[方法/过程] 应用生态学原理,基于生物与环境的生态系统,对应知识组织系统与文献信息环境,提出知识组织生态系统概念;以叙词表为例,研究概念个体层面、概念群体层面、概念关系层面的生态属性特征,梳理和分析依据生态学原理的知识组织生态系统研究框架。[结果/结论] 在概念个体层面,研究内容包括概念术语的来源,概念术语的动态性、滞后性、转换性等属性特征;在概念群体层面,研究内容包括概念群体的可度量性、概念多样性、概念稳定性、概念演替与进化等方面;在概念关系层面,研究内容包括基于系统性特征的范畴结构、词族结构研究,借鉴生态系统物质循环、能量流动、信息传递研究概念间关系的建立与变化等。依据生态学理论,可以为知识组织系统的构建和应用提供理论依据。 相似文献
14.
15.
��[Purpose/significance] This paper aimed to analyze the information service contents, co-occurrence relationships and influences of universities libraries' WeChat official accounts.[Method/process] Firstly, this paper summarized the related research of information service and information diffusion influence. And then, analyzing the information service items and constructing a relationship network based on the co-occurrence matrix of nine famous university libraries' WeChat official account; in order to compare the importance of different nodes, the closeness centrality has been calculated. Finally, the WeChat influence index(WCI) of each WeChat official account have been calculated, the impact of different service on WCI has been compared by the analyzing of high-reading contents.[Result/conclusion] The results showed that user information, resource search and information delivery take the relative important positions in the network, but only information delivery service has the highest impact on WCI, resource search, user information, interaction & consultation, and other service have little impact. 相似文献
16.
��[Purpose/significance] By means of the classification and circulation data of library collection, the paper finds the close correlation between reader characteristics and library collection circulation, establish the relationship model. And through model fitting and prediction, this study explores the implicit rule between reader and library circulation which provides technical and means support for the intelligent management of library.[Method/process] Firstly, this paper used clustering and correlation analysis techniques to extract the macroscopic observable characteristics of readers, constructed the direct and indirect mapping relationship between reader characteristics and book classification, and then constructed the regression model of the circulation of reader characteristics and classified books, and verified the validity of the model and optimized the goodness of fit of the model. According to the effective model, this paper explored the trend change of library circulation, and sum up the underlying rules of knowledge construction of the macroscopic characteristics of readers, as well as the impact on the circulation of books.[Result/conclusion] There are 3 classification characteristics of readers, namely, the professional learning direction representing the social role requirements of readers, the enrollment batch representing the interaction effect between readers and the number of readers, which can effectively fit and predict the book circulation. The prediction results show that the model has high accuracy and can be used as an effective tool to provide reliable technical support for library to develop knowledge service. 相似文献
17.
[目的/意义]对知识网络中结构关系的有效识别与提取，有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态结构演化两个方面，对特征分解法和传统关联频度法进行对比分析，并与Pathfinder算法进行对比。对基于特征分解法提取知识网络结构关系的有效性进行验证。[结果/结论]研究结果表明：特征分解法能够识别原始知识网络中的主要成分信息，能够准确识别低频次的对网络整体拓扑结构较为重要的关联关系，且提取方法灵活自由。 相似文献
18.
学术资源本体非等级关系抽取研究 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的/意义] 概念非等级关系抽取是本体构建的必要步骤,学术文献作为一种重要的学术资源类型,本文主要利用其结构特点来进行本体概念非等级关系的抽取。[方法/过程] 首先,在本体概念抽取的基础上,对文献中概念的类型进行分类,以便于后期关系动词搭配的概念类型来排除不符合条件的三元组;其次,确定学术文献中的关系类型,并采用C-value方法抽取表示关系的动词,进行本体关系的表示;再次,评价概念对的关联性,利用互信息法对概念对进行排序并去除非相关概念对,实验表明该方法非常有效;最后评价概念对与关系动词的关联,分析影响三元组关联的因素,再采用实验确定模型挖掘三元组,实验比较现有的关联规则挖掘的方法。[结果/结论] 结果表明本文提出的三元组选择模型效果明显超过现有的关联规则挖掘方法,并且在语料集扩大的情况下这种优势更为明显。 相似文献