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排序方式： 共有201条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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从Sogou查询日志中选取样本查询且进行人工标注,通过对标注后新闻查询的分析,提出能用于识别新闻意图的新特征,即查询表达式特征、查询随时间分布特征以及点击结果特征。根据这3个特征,利用决策树分类器实现查询中新闻意图的自动识别,结果发现:①新闻类查询的查询目标主要集中在特定主题信息以及娱乐类信息方面,其查询主题大多为娱乐、政治、体育与经济类信息;②相对非新闻查询,新闻查询具有更可能包含实体、随时间分布波动较大、点击结果之间相似度更高的特点;③本方法对查询中新闻意图的识别效果较好,其宏平均准确率、召回率、F值分别为 0.76、0.73、0、74。 相似文献
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学术文本词汇功能识别--基于标题生成策略和注意力机制的问题方法抽取 总被引：1，自引：0，他引：1
学术文本词汇功能识别的目的是实现学术文本中表征问题、方法和对象等词汇的抽取。针对传统识别方法中训练难以获取所导致的识别准确率低、召回率有限和泛化能力差等问题,本研究提出了一种基于深度学习和标题生成策略的学术文本词汇功能识别方法,将任务形式由信息抽取转化为特定形式的标题生成问题。本研究采用构建seq2seq模型和引入注意力机制的方式捕获词汇多层语义信息,最终实现学术文本中问题和方法指代词的生成和获取。实验结果表明,通过应用深度学习方法和标题生成策略,本研究提出的模型能够从摘要中有效识别学术文献的主要研究问题和主要研究方法,并较已有方法在识别效果上有明显提升。 相似文献
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[目的/意义]了解、分析和识别用户学术搜索时所表达的信息需求是优化查询结果、提高学术搜索引擎用户体验的首要步骤,而用户进行学术搜索时通过查询表达式所表达的用户表意信息需求及潜在信息需求可称之为学术查询意图。本文总结学术查询意图类目体系有助于学术查询意图识别和检索结果页面的呈现。[方法/过程]在A.Broder的查询意图类目体系的基础上,结合百度学术搜索查询日志中查询表达式实例,构建学术查询意图的类目体系。以此为基础,总结不同类别的学术查询意图,并分析不同类别学术查询意图下查询表达式的特点。[结果/结论]学术查询意图主要分为学术文献类、学术实体类、学术探索类、知识问答类和非学术文献类五大类;得出不同类别学术查询意图在学术搜索中的大致比例;给出每类学术查询意图的查询表达式特征、查询情景和查询结果页。 相似文献
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美国政府科技报告,是由我国科技人员熟悉的AD、PB等四大报告演变、发展而来.内容也从原来的军事科技、能源及宇航等领域发展到今天从行业管理(Administration)到城市地区技术和发展(Urban RegionalTechnology Development)等38个范畴.几乎涵盖了所有自然科学和社会科学领域,是我国科技人员的重要参考文献信息.目前由美国商务部(The U. S.Department of Commerce)下属的美国技术信息服务部(TheNational Technical Information Service)简称(NTIS)出版的美国政府科技报告及其索引有多种形式:印刷型、光盘型和网络型.本文主要介绍网络型的美国政府科技报告及其检索方法. 相似文献
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著名教育家夸美纽斯说得好:“兴趣是创造一个欢乐光明的教育环境的主要途径。”小学美术课,用什么样的教学手段和方法吸引学生,培养他们对美术的兴趣,是优化教学效果和提高教学质量的关键。下面,笔者结合多年来的教学实践,谈谈自己的看法。 相似文献
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基于文档权重归并法的企业专家检索* 总被引：2，自引：0，他引：2
针对企业专家的专长识别与检索问题,采用文档权重归并法,利用TREC W3C数据集实现企业内的专家检索,并与专家档案法进行了比较。研究结果表明同样采用BM25模型,采用文档权重归并法具有稳定的优势。 相似文献
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组织专家的检索系统设计与实现 总被引：3，自引：0，他引：3
组织专家的检索是当前垂直信息检索研究的热门领域,也是组织信息检索研究的重要内容。本文总结了目前国内外组织专家的检索研究现状,分析了构建组织专家的检索系统的需求和挑战,采用基于相关文档集的归并排序法,利用组织内外的网页和期刊数据库等信息智能识别专家的专长,并基于此设计了从数据资源采集、规整、索引、检索到可视化等整个过程的组织专家的检索系统模型及以武汉大学为例的检索系统平台。 相似文献
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[目的/意义]运用深度学习技术,提出结合时间和空间特征的测度(速度、覆盖度和迂回度)方法,用于量化学者研究主题演化,从而为基于内容的学者评价提供量化依据。[方法/过程]提出三维指标框架,其中速度反映作者改变研究主题快慢的平均程度,覆盖度反映作者研究内容所覆盖的主题广度,迂回度反映作者研究路径的曲折性。使用微软学术数据集中计算机科学的作者进行实证研究,并考察学者研究主题演化的三维测度和学者学术影响力和生产力的关系。[结果/结论] 实证研究结果显示,覆盖度与总被引量和总发文量的关系为单调递减,这一特征说明聚焦于特定研究主题较为深入的作者,其发文量和影响力都较大。作者研究主题演化的"速度"和"迂回度"与总被引量、总发文量都存在先增加后减少的倒U型关系。所提出的多维度指标框架不仅可在理论上丰富科学计量学对于学者研究主题转移演化及其机制的理解,而且结合深度学习模型提出了问题的解决思路。 相似文献
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