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[目的/意义]近年来,科技文献资源呈爆炸性增长,海量科技文献中依旧存在大量非结构化摘要。非结构化摘要一方面不利于学者阅读与理解;另一方面不利于对摘要内部信息进行知识的自动化抽取和相应的检索。研究科技文献非结构化摘要的知识表示模型及其自动化抽取方法,对学者快速阅读和机器自动化处理具有重要意义。[方法/过程]文章在分析科技文献非结构化摘要结构的基础上,结合知识元本体理论,构建了一个面向科技文献非结构化摘要的知识元本体模型。通过分析非结构化摘要的写作特征,将文本按句子级划分为目的、方法、结果或结论三个要素,统计每个要素句中的线索词、句型和位置,建立相关规则库,根据本体模型和规则库构建相关抽取算法。最后,下载《计算机技术与发展》中的部分文献进行实验。[结果/结论]通过增加句型集和线索词集,完善了非结构化摘要的要素,构建了非结构化摘要知识元本体模型。实验结果表明,根据本文提出的模型能有效地对非结构化摘要中的知识元进行抽取。[局限]实验的不足之处是需要人工对摘要中的句型和线索词进行归纳总结。 相似文献
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【目的/意义】通过对学术资源进行深度挖掘与语义化组织,实现学术资源及其内部知识之间的关联发现。
【方法/过程】本文提出基于全文知识网络的学术资源关联发现方法,设计了全文知识网络的模型和构建流程,以
Pubmed Central数据库中拟南芥(Arabidopsis)相关的520篇期刊论文全文数据为实验对象,通过全文解析和挖掘将
其分解为细粒度的知识,形成全文知识网络。然后利用SPARQL查询和RelFinder可视化工具从数字资源层、知识
单元层和知识对象层三个层次开展关联发现实验。【结果/结论】本文构建全文知识网络对学术资源进行细粒度组
织和挖掘,有助于发现不同学术资源及其内部知识之间的潜在关联,对学术资源的深度利用具有重要的意义。【创
新/局限】本文创新之处在于通过构建全文知识网络对学术资源进行细粒度揭示和组织并进一步发现潜在关联,局
限在于尚未开展大规模应用实践。 相似文献
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【目的/意义】基于数字中国战略的要求,抽取数字政府建设的构成要素,明确数字政府建设构成要素及其
关系,为地方政府进行数字政府建设实践提供理论依据。【方法/过程】利用扎根理论方法,以典型省级数字政府建
设政策文件为研究样本,通过开放式编码、主轴编码、选择编码以及饱和度检验等过程,抽取出数字政府建设的构
成要素。在此基础上构建数字政府建设构成要素模型,明确了数字政府建设构成要素之间的关系。【结果/结论】我
国数字政府构成要素为数字基础、数据治理、数据服务、数字产业和数字文化,数字政府建设应以数字基础为基石、
以数据治理为中心、以数据服务、数字产业和数字文化为目标,实现物质文明和精神文明协调发展。【创新/局限】研
究对于数字文化这一构成要素的抽取,弥补了当前以服务或经济等单一目标主导的数字政府建设理论框架,深化
了对于数字政府建设构成要素的理解。 相似文献
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传统的关键词自动抽取常以候选词的出现频次、位置等非语义信息构建特征,并未考虑关键词在学术文献中承担的特定语义角色,即词汇功能。通过对现有数据统计,本文发现作者标注关键词中约有67.99%是研究问题或研究方法词。因此,本文将关键词的词汇功能分为三类:“研究问题”“研究方法”和“其他”,在传统的词频特征以及位置特征基础上,融合词汇功能特征,使用计算机领域的学术文献基于分类和排序两种思想进行关键词抽取实验。实验结果表明,融合词汇功能后,关键词抽取效果得到明显提升。相较于基准实验,二分类模型的准确率Acc和F值分别相对提升24.63%和25.19%,达到了0.840和0.666;排序模型的MAP、NDCG@5和P@5分别相对提升168.32%、189.50%和148.30%,提升至0.813、0.828和0.447,证明了学术文献词汇功能特征在关键词自动抽取中具有重要作用。 相似文献
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从对突发事件新闻结构特点的分析出发,进行了特定领域文本分类方法的探讨。其中根据文本特点,摒除信息量小的部分,将标题、首部等作为标引源,提高了分类速度。在特征抽取中综合考虑字与词对于文本分类的作用,提高了分类精度。 相似文献
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<正>笔者通过随机抽取参加2007年广西体育高考12个县市高级中学的体育教师60人、体育考生200人(其中涵盖了壮族、侗族、瑶族、毛南族、京族、水族、仡佬族、苗族等8个少数民族)为研究对象,对少数民族地区高中《体育与健康》课教材建设进行了相关研究。现将研究结果介绍给大家。 相似文献