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[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。 相似文献
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对作者关键词进行价值细分研究,有助于识别学科高价值研究热点主题,帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型,对各个指标进行动态加权,多次实验后,形成多组关键词价值细分结果;从关键词生命周期的角度,结合医学领域的生存分析方法,使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证,识别出最优价值细分结果;依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文,对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法,本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类,较好地识别了高价值热点主题。 相似文献
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文章在Web of Science等影响力较大的国际数据库中检索内容与“科技文献”和“信息抽取”相关的文献,经设定条件筛选后获得63篇相关文献。回顾相关文献,从抽取的信息与抽取的方法两个角度进行分类与分析,总结该领域已有的研究成果和存在的不足。从科技文献中抽取的信息主要为结构化信息、显式信息和隐式信息,最新最先进的抽取方法主要集中在机器学习、自然语言处理和统计学中。语义信息的抽取有一定的进步空间及挑战性,灵活结合机器学习和自然语言处理方法是处理此领域问题的未来趋势。 相似文献
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结合编辑实践,列举并剖析科技论文中信息缺失与异位的常见类型,提出编辑在加工时应采取的对策与措施,纠正、还原信息的原有生态位,真正体现信息传播的价值。 相似文献
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版式趋简并非意味着版式不重要
版式即报纸版面的式样,说得雅一些,版式即报纸品牌的视觉识别信号。报业竞争从长远上、根本上来说是报纸质量的竞争,报纸质量的优劣集中体现在报纸版面上,而报纸版面则由版面内容与版面形式两部分有机组成;所谓内容即载之于版面上的所有稿件（包括文字与图片两类）及其所传达的信息,所谓形式即这些稿件的编排样式。 相似文献
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基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献