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本文提出基于"主语-谓语-宾语(Subject-Predication-Object,SPO)"三元组的生物医学领域知识发现框架,对该框架的关键技术和实施流程进行研究。首先,基于UMLS语料库,利用Sem Rep工具从生物医药文献中抽取SPO三元组;其次,基于领域知识组织体系,结合自定义词表和清洗规则对SPO进行清洗和筛选;再次,利用Net Miner分别绘制以Subject和Object为中心节点,Predication为边的语义网络图;最后,结合专家解读,实现领域知识发现。本文以诱导多能干细胞领域为例进行实证研究。结果显示,SPO三元组可细粒度地揭示科技文献的知识内容,基于SPO的语义网络能直观地支持领域知识发现,该框架具有兼容、高效、易实施等优点。 相似文献
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文章以中国科学院研究所图书馆为例,分析科研院所图书馆如何从确定分析目标、资源需求分析、保障现状分析、保障方案规划来进行采购策略的制定、选择和优化。结果表明,以需求为导向的资源采购策略能极大提高资源利用效益,可为相关机构在大数据环境下探寻用户信息资源需求和年度资源建设提供参考。 相似文献
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