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1.
中文信息处理中的语义关系表示探析   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据目前中文信息处理的现状对自然语言在句法结构与语义结合方面的需求,对美国加州大学伯克利分校构建的框架网络工程进行探索与研究,详细分析框架网络数据库中最重要的框架关系,并利用这些关系将词汇进行联系形成网状数据库,目的在于利用词与词间的关系进行信息抽取或信息检索时,能够方便准确地进行信息处理并得到理想结果。  相似文献   
2.
网络信息姿源配置中的质量管理   总被引:1,自引:0,他引:1  
在网络信息资源配置过程中,信息资源的质量、网络配置人员的水平、技术设备的先进性、网站配置的目标等因素都会影响到最终配置效果.为此,运用质量管理的方法对网络信息资源配置的质量管理作一探讨,以实现网络信息资源优化配置,提高资源配置效率,满足网络用户的信息需求.  相似文献   
3.
姜益民  贾君枝 《情报杂志》2003,22(8):59-60,63
信息服务企业的风险管理既有同其它企业相同的方面。又有自己独特的一面。主要就信息服务企业所特有的风险类型进行分析;并针对性地提出了一些风险管理解决的办法。  相似文献   
4.
构建与智慧图书馆建设目标相适配、与实践需求相结合的馆员核心能力体系,能够有效促进馆员的专业化发展,对于全国智慧图书馆体系建设也具有重要意义。本文通过梳理国家级战略规划以及图书馆“十四五”发展规划,挖掘智慧图书馆建设中元数据管理需求,确定战略目标;参考元数据馆员岗位职责,分析战略目标实现过程中的各项元数据活动;基于已有馆员核心能力标准,梳理馆员元数据核心能力要素。根据布鲁姆教育目标分类法,将核心能力分为三类:能懂(记忆与理解)、能做(分析与应用)和能创新(评价与创造),构建馆员元数据核心能力框架,该框架可以作为评估馆员元数据能力的分级标准,有助于培养元数据管理人才,为智慧图书馆建设提供人才支撑。图1。表5。参考文献28。  相似文献   
5.
随着大数据时代的到来,问答系统成为人们获取信息的有效手段之一。作为问答系统关键一环的问句分类直接影响系统的性能。目前,问句分类研究主要集中在现代汉语领域,对中华典籍的问句分类研究还不多见。本文从问句分类概念出发,在生成中华典籍问句分类语料集的基础上,设计了面向中华典籍的问句分类体系,并对支持向量机、循环神经网络、长短时记忆神经网络、双向长短时记忆神经网络、BERT等模型的问句分类性能进行了比较研究。实验结果表明,与支持向量机和传统深度学习模型相比,BERT模型具有更优的问句分类能力,在本文提出的问句分类体系上,F1值达到95.55%,BERT模型在中华典籍问句分类任务中具有一定优势,具有一定的推广和应用价值。  相似文献   
6.
汉语框架网络知识本体构建研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
汉语框架网络知识本体是以框架语义学为理论基础,有丰富的语料库支撑,揭示了概念的本体关系。其获取,是在构建语料库的基础上,利用叙词表、分类表和其他知识分类体系等现有的知识本体,识别领域内外相关的概念并抽取相应属性,建立概念之间的关系,并利用所识别的概念和关系创建新的本体,融合已有的本体和新建本体。图2。参考文献4。  相似文献   
7.
[目的/意义]研究利用维基百科条目的丰富信息来补充完善当前中文名称规范档附加信息不足、名称难以准确区分的问题。[方法/过程]探讨网络环境下个人名称规范档的部分缺陷和维基百科相应的优势,重点阐述维基百科的接口Media Wiki API,并从两个方面探讨实现个人名称规范档与维基百科的链接应用:一是实现从名称规范档到维基百科的链接,二是动态生成个人简介,为名称规范档提供必要的信息来源。[结果/结论]集成维基百科的资源实现中文名称规范档信息的自我完善,有效地建立中文人名名称规范档与维基百科的链接,有助于个人名称的识别与检索。  相似文献   
8.
关联数据是语义网的一个简单应用,用来在语义网中使用RDF和URI发布、分享、连接各类数据、信息和知识。图书馆界应用关联数据发布资源的过程中,最为关键的一步是如何将MARC格式转换成RDF格式。针对CNMARC的特点,借鉴国外图书馆MARC21转换成RDF的成功做法,构建CNMARC到RDF的映射实现,并探讨在转换过程中遇到的一些问题。图1。表8。参考文献17。  相似文献   
9.
当前语义网发展环境下,许多机构纷纷将其有价值的数据公开,并建立数据间的链接,形成了有价值数据网络。图书馆作为信息资源丰富的机构,建立与Web资源的开放互联,可有效地提高信息的价值和信息服务水平。本文阐述了开放书目数据的优势主要体现在元数据的开放与共享、资源发现、用户行为识别与分面浏览,并提出了开放书目数据由数据集、词汇表、元数据集三方面构成,最后讨论了开放书目数据的实现流程。  相似文献   
10.
[目的/意义]机构名称的数目多且较为繁杂,机构名称归一化可将同一机构的规范名称以及不同时段、不同表达形式的非规范名称汇集在一起,提高查询检索的查全率和查准率;有利于建立与其他系统之间的互操作,实现资源的共享。[方法/过程]在分析机构名称字符串的特点和基于K-means算法的基础上,利用编辑距离算法实现一级机构名称的初步聚类,然后利用初步聚类结果并基于TF-IDF算法计算机构名称各词项的权值,从而基于K-means算法将机构名称围绕聚类中心抱团聚簇,并对每一个簇的机构名称赋予唯一标识符。[结果/结论]该方法可实现同一机构实体不同形式的规范名称的归一,提高机构名称聚类的准确率,但对K取值、距离测度方法的选取仍有待优化。  相似文献   
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