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古籍目录辨章学术,考镜源流,对古典学术研究具有重要的价值。本文提出古籍提要网络分析模型,用无向三部图整合古籍、人物和提要信息。在此基础上构建古籍目录智能分析工具,不仅可以自动挖掘提要中蕴藏的人物关系,与已有的古代人物知识库相关联,为知识库补充可靠而有价值的关系信息;而且综合考虑提要的元数据和正文的语义特征信息,并将其整合入推荐算法中,能为用户智能地推荐与被检索项内容、部类名、古籍名、古籍责任者相关的提要。以《四库全书总目》为实验数据集,一方面基于提要网络,从人物、古籍、提要三个层面探索不同实体间的内在联系,并就四部提要中出现的人名和古籍名开展定量研究;另一方面从作者简介、内容概述及学术评价这三种提要文本特征入手,结合元数据信息和三种常用的文献推荐算法,评估不同的语义特征对工具推荐功能准确性的影响。实验结果表明,提要文本中的内容概述及学术评价作为语义特征提炼,再结合元数据信息,效果良好,可推广应用到面向古籍的知识发现中。图4。表6。参考文献51。 相似文献
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文章分析了目前我国近现代新闻文献数据库建设的现状,当下新闻史料数据库的主要建设力量源于当代数字化技术公司、部分有实力的出版集团、档案馆及图书馆.当下的新闻数据库主要存在内容局限于报刊库、平台建设不够成熟、重复建设问题突出、知识挖掘能力欠缺等问题.在此基础上,文章提出要建设真正意义上的新闻史料库应当采取的措施:加强各单位资源统筹与整合,确保新闻史料库内容的多元性;完善史料内容标引,建立立体化知识系统;实施知识挖掘,打造智能化服务平台. 相似文献
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近代报刊的新闻报道记录并见证了这一特定历史时期的社会世相和众生百态,具有重要的史料价值.然而,从时间的维度,追踪和剖析海量新闻中重要历史事件的发展脉络,相关研究尚为数不多.该文由此构建针对近代报刊的时间信息标注工具,从批量新闻报道中抽取时间信息并自动转换为标准格式;在此基础上提出新闻网络模型,计算报道之间的时间关联性和内容相似性,利用有向加权网络的特有属性,追溯并探索特定历史事件的来龙去脉,不仅可以方便读者按照时间进程浏览新闻的前情回顾和后续发展;而且可以帮助研究者高效获取事件的背景知识和演变态势.该文使用《东方杂志》1911-1921年的"大事记"专栏的新闻报道作为实验数据,构建新闻网络,智能抽取历史事件的时间线,并结合特定史料加以分析佐证,旨在为近代史的知识发现提供新的研究视角. 相似文献
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