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在线百科词条中蕴含着海量的人物间关系信息,基于这些信息可以抽取出大规模社会网络,为数字人文和社会计算研究提供数据支撑。本研究以百度百科为例,首次对面向中文在线百科的大规模社会网络抽取进行探索,提出一种新的人物社会网络抽取方法。该方法利用排序学习综合多种特征计算人物关系权重,通过估计人物生存时空来发现人物间的时空耦合关系。由此,从百度百科中抽取出一个带权重的跨时空人物社会网络和一个时空耦合的人物网络。这两个人物网络具有良好的小世界和无标度特性,并存在清晰的社区结构。最后,通过可视化分析展示了百科人物网络在数字人文研究中的应用模式和应用价值。图8。表6。参考文献39。 相似文献
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基于SOA架构的术语注册和服务系统设计与应用 总被引：5，自引：2，他引：3
术语注册和服务系统是各种知识组织系统共建共享的重要平台,是网络知识组织系统（NKOS）由理论走向实际应用的关键环节。 通过对国内外术语注册与服务系统及相关研究的调研分析,指出当前我国在术语注册与术语服务方面的研究与应用与国外相比还有较大的差距,提出了一个基于SOA（ServiceOriented Architecture）构建术语注册和服务系统的解决方案。整个系统的架构从上至下分为四层,分别为任务服务层、工具服务层、组件层和数据层。设计的术语注册和服务系统主要支持基于RDF的语义化词表表示格式,并且支持以关联数据的形式显示词表内容数据。此外,本文还详细描述了实现该系统的关键技术,列举了术语注册和术语服务的一些典型应用案例。指出下一步的研究将具体实现一个术语注册和服务原型系统及术语服务客户端,并尝试将客户端程序集成在数字图书馆系统或编目系统中,通过调用术语服务对信息检索和编目提供术语支持。图4。表1。参考文献22。 相似文献
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[目的/意义]文章的研究目的是探索科学论文的语义标注模式以满足科研人员快速获取细粒度科学知识的需求。[方法/过程]结合已有的概念模型,提出了一个聚焦于描述科学论文论证过程的语义标注框架,并利用该框架对一篇认知心理学科学论文进行了语义标注实验以验证其有效性。[结果/结论]以上述科学论文为例,利用该框架对其物理结构、论证过程、科学结论和实验过程进行了语义标注,以此构建细粒度的语义出版物,并在此基础上实现了对科学论文的细粒度内容的检索。[局限]如何对科学论文中的图片、表格和数据集进行语义标注,需要进一步研究。 相似文献
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数字图像语义标注模型比较与分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]图像语义标注的基础是图像语义标注模型的构建,对当前主流图像语义标注模型进行梳理和总结,剖析其在图像语义标注中的优缺点,可为后续相关研究提供借鉴和参考。[方法/过程]采用文献调研法,总结出4类主要的图像语义标注模型,即Eakins模型、Jaimes&Chang模型、Kong模型、Panofsky模型。其后采用比较法和归纳法,从语义层次、可扩展性以及应用范围和方式3个方面对前三类模型进行比较分析。[结果/结论]Eakins模型语义层次最全面,语义表达能力最强,应用范围最广;Kong模型的可扩展性最强,适应性最好。 相似文献
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语义网自诞生以来,其发展过程—直处于不断的调整变化中,新的语义网标准规范不断推出,其功能和应用也不断向深度和广度扩展。文章首先对语义网的诞生与发展过程进行了回顾与分析,然后通过对语义网应用的调研归纳总结出语义网的主要功能,最后对语义网功能在数字图书馆中的应用进行了分析与阐述。 相似文献
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早期针对语义网的自动问答主要是面向单一RDF数据集,随着网络上相互关联数据集的急速增加,迫切需要将自动问答扩展到多个RDF数据集,但同时在语义标注、答案整合方面也带来了更大的难度与挑战。本文提出了一种面向图书馆关联数据的自动问答新方法,通过将自然语言提问转换为结构化的SPARQL查询,从图书馆领域相互关联的五个RDF数据集中提取特定答案。该方法的创新点在于,将问句分为涉及一个数据集的简单句和涉及多个数据集的复杂句分别进行处理,又将简单句分为查询属性和查询实例两种类别分别制定SPARQL查询构建规则,将复杂句分解成若干个简单句进行处理,有利于SPARQL查询的构建和答案的整合。 通过实验测评,100个问句的回答精确率达到91%,表明这是一种行之有效的问答方法,对于促进关联数据在图书馆中的应用具有重要意义。图5。表5。 相似文献
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中文叙词表的语义化转换 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]随着语义网与关联数据的兴起与发展,采用SKOS语言对叙词表进行语义化描述成为主流,这为叙词表在网络上的发布、共享以及在网络环境下的应用提供新的契机。[方法/过程]以《汉语主题词表》为例,对中文叙词表的语义化表示、验证和关联数据发布进行探索。首先,制定基于SKOS、SKOS-XL和SKOS扩展的叙词表语义化表示方案, 实现对叙词表的无损语义描述, 开发基于N-Triples格式的词表语义化转换程序, 使大规模词表的语义化转换更加简单高效;其次,采用新兴的SPIN框架对语义化词表的完整性进行验证, 为SKOS词表的正确性与合法性提供保证;最后,采用“Jena TDB+Fuseki+Pubby”的组合将SKOS/RDF词表数据在网络上发布为关联数据,并开发词表关联数据检索界面。[结果/结论]实验结果表明,采用本文的方法能够实现整个《汉语主题词表》的高效语义化转换、验证与发布,促进中文叙词表在网络上的共享与应用。 相似文献
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国外术语注册与术语服务综述 总被引：1，自引：1，他引：0
本文对国外上最具代表性的三个术语注册与术语服务系统(FAO注册系统与术语服务,OCLC术语服务,Open Metadata Registry)和四个相关研究项目(STAR,HILT,ADL地名表与叙词表协议,PoolParty)进行了详细的调研分析,在此基础上对我国术语注册与术语服务系统的开发与构建提出建议,主要包括:采用新兴的语义网和关联数据技术开发兼具术语注册与术语服务功能的完整系统,提供人与机器对注册词表元数据和词表内容的访问,采用RESTful Web服务构建术语服务,支持以关联数据方式发布词表内容等。图5。表4。参考文献30。 相似文献