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1.
随着AlphaGo在围棋领域的成功,人们开始思考是否能够将以"深度学习"算法为代表的计算统计概率型算法移植至法律领域。目前,法律科技公司往往打着"深度学习""强化学习""神经网络"等旗号宣传自身的法律人工智能产品,但其实际效果却往往不佳。在司法实践中真正得到使用的仍然是以"知识图谱"为代表的传统符号型算法。而效果较好的、使用了"深度学习"算法的语音文字转换系统也是一种通用型算法,并非为法律领域量身定制。同时,算法还存在着不透明、不公正、不中立等问题。在这一现象背后有商业、技术、人才三方面原因,法律科技公司囿于经济生存压力,不得不选择目前看来最稳妥的传统符号性算法;在技术方面,法律自身的特点以及法律标签数据缺失、法律数据质量不高、代表性不足等缺陷也使统计计算型算法在短期内尚无用武之地;而法律人工智能领域人才的匮乏更是制约其发展的重要掣肘。未来,需要开发一种符号型与统计概率型算法相结合的、专门针对法律领域的新型算法,同时,需要在对算法进行可视化操作的同时,进行算法警告、算法开源与算法审计。  相似文献   
2.
3.
4.
CiteSpace知识图谱分析可以研究某一领域的发展现状和趋势。以中国知网(CNKI)数据库中1980-2020年间的138篇研究死亡焦虑的文献为原始数据,利用CiteSpace5. 6. R5和Excel办公软件,绘制了发文数量的时间分布图、作者以及机构合作图谱、关键词图谱。研究表明:我国死亡焦虑的年发文量曲折增加,但每年的发文量仍相对较少,研究内容有一定的丰富但研究进展缓慢,目前需要加强作者以及机构间的合作,推进研究方法的科学化,使用实验法研究死亡焦虑,从而提升死亡焦虑研究的应用价值。  相似文献   
5.
首先对中国知网数据库中收录的以警察体育为主题的文献时序分布进行梳理,通过论文发表时间与数量的变量关系对比,分析揭示该研究领域的历史脉络、发展速度以及演变规律。随后利用信息可视化软件Bibexcel绘制出警察体育研究领域的核心作者、研究机构、高被引文献的知识图谱,阐释该领域的研究结构、力量分布以及合作平台建设等情况。最后运用词频分析、共词聚类和可视化法生成关键词共现网络图谱,挖掘、提炼文献数据背后的规律与逻辑,捕捉警察体育研究领域中的研究热点和前沿动态,并在此基础上深入探讨警察体育未来研究的基本趋势和发展方向。  相似文献   
6.
以中国知网所收录的2007年至2017间核心期刊中有关公共体育服务文献题录作为分析数据样本,对所搜集到的254篇文献进行可视化分析。借助CiteSpace V软件,运用文献计量学方法与内容分析方法,结果表明:近十年我国公共体育服务研究经历了波浪式增长与急速增长两个阶段,研究主题紧密结合国家政策战略,在不断调整中推动了公共体育服务的发展。主要特征体现在始终服务于国家宏观政策方针,顺应了政府职能转变下对体育发展改革的时代需求;以“体育管理、公共服务”为核心的研究主题始终贯穿,主动融入政策响应的研究诉求强烈,人民美好生活中体育需求的关照不足;整个研究过程充满了动态性与局限性。未来研究应坚持与国家公共服务政策相伴相生,形成开放性反馈研究系统;注重公共体育服务研究的政策引领和政策的事后绩效评估;打造学术共同体,提升公共体育服务研究成果在政策咨询和智库建设中的作用。  相似文献   
7.
王思茗  滕广青 《图书情报知识》2020,(3):109-118,F0003
[目的/意义]领域知识的跨学科交叉研究能够打破学科间的壁垒,有助于发现重大科学问题的解决方案。[研究设计/方法]基于图书情报学领域文献题录信息构建轻量级领域知识图谱,从中提取学科信息、国家信息、时间信息及其关联,采用时间与空间相结合的多维度分析方法,对学科交叉的演化进程以及国家差异进行跟踪与分析。[结论/发现]图书情报学领域内学科交叉现象日渐显著,各国家的学科交叉程度与倾向存在差异,一些目前尚不突出的交叉学科方向值得关注。[创新/价值]采用多维度视角分析学科交叉现象,相关结论可以为国家科技战略制定及学科发展规划提供有益参考。  相似文献   
8.
9.
《湖北体育科技》2019,(9):756-760
以WOS数据库核心合集2000~2018年收录的运动与物质依赖相关论文为研究对象,借助CiteSpace V可视化分析软件,对220篇文献进行科学计量与可视化分析,以探究运动对药物依赖研究的前沿热点与演进趋势、高产机构、高产作者合作情况。结果表明:运动与物质依赖研究关注程度、发文数量平稳增长;研究热点主要集中在运动对物质依赖的影响及其机制,随着时间推移运动对物质依赖的研究不断细化,研究的深度与广度都得到了较大拓展;未来需要关注运动对物质依赖者生活质量的影响及其影响机制;高产作者之间合作较多,但仍需扩大合作范围;高产机构主要集中在美国,国家之间的差距较大;被引频次较高的文献多是实证研究和综述研究。  相似文献   
10.
唐诗知识图谱的构建及其智能知识服务设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义]立足于当前大数据环境下的唐诗知识服务需求,以大规模唐诗数据为基础构建唐诗知识图谱并提供智能知识服务,推动人工智能环境下唐诗知识管理和知识服务方式的创新。[方法/过程]本文在对领域知识服务需求调研的基础上,设计领域知识服务驱动的唐诗本体模型,然后利用从Web上爬取的多源异构数据,采用知识抽取、知识融合、知识推理等技术自动构建唐诗知识图谱,统一表示和组织唐诗领域数据,实现对大规模唐诗数据的语义化处理。[结果/结论]本文设计基于唐诗知识图谱的智能知识服务平台KnowPoetry,提供唐诗领域的知识探索、时空轨迹、语义查询等智能化知识服务,推动人工智能环境下唐诗数字人文研究方法的创新转型。  相似文献   
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