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1.
中外情报学论文创新性特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 综合运用定性与定量相结合的方法对近年中外情报学论文的创新性进行分析和对比,揭示情报学领域研究的创新性特征,发现领域学术论文中创新句内部的知识关系,进行更细粒度的论文创新性分析,为研究领域创新点深层次利用提供条件,同时丰富科技论文创新性监测的途径,促进科学研究创新。[方法/过程] 从句子级创新性识别出发,选取中英文各两种情报学期刊作为样本,采用信息抽取和机器学习的方法,将创新句的抽取从现有的摘要扩展到全文,充分利用句子结构和句法特征识别领域创新内容,探讨近年中外情报学论文在创新对象、主题、类别等方面的特征,并做对比分析,最后通过对自动分类的论文集合进行定性的内容分析,总结归纳出中外情报学论文创新的表达范式。[结果/结论] 从创新的表达来看,中外情报学论文创新句的分布情况基本一致,英文期刊论文创新的表达更丰富。从创新性特征来看,英文情报学期刊论文创新主题较集中,而中文主题多样和分散;具体方法的创新是近年情报学领域的创新热点,而在研究方法上创新不足;中英文情报学期刊论文的创新性特点都反映了应用研究、实证研究的成果较多,而理论创新推动缓慢的趋势。  相似文献   
2.
随着机器人技术的飞速发展,机器人的种类越来越多,应用的范围也越来越广,给人们带来了极大方便。与此同时,不同种类的机器人也带来了许多不同的伦理道德问题。尽快开展机器人方面的伦理道德研究很有必要,寻找解决问题策略,加强对机器人研究技术人员的伦理道德素质培养,完善相应的法律体系和伦理制度,对人类普及机器人的科技伦理知识,具有重要的理论意义与实践意义。  相似文献   
3.
实现教育治理体系和治理能力现代化,需要聚焦根本制度、基本制度、重要制度及其相互衔接。教育体系的发展,是一个从成熟、定型到完善、巩固的过程。我们要明确各级各类教育内涵式发展的重点,通过分类评价,引导高校找准定位,建立科学的绩效管理机制,激发高校办学内生动力。  相似文献   
4.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。  相似文献   
5.
图书馆网络期刊的两种编目方式及其选择   总被引:1,自引:0,他引:1  
对图书馆网络期刊的两种编目方式集中编目与分散编目进行比较。根据网络期刊的内容和图书馆的具体情况,探讨如何在实际工作中选择这两种编目方式,并提出相关的建议。  相似文献   
6.
如何利用《中国分类主题词表》参照系统类分文献   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用<中国分类主题词表>参照系统,可以弥补<中图法>类目参见设置不完善的缺陷.  相似文献   
7.
新形势下高校图书馆的期刊工作   总被引:21,自引:0,他引:21  
徐金华 《图书馆》2003,(5):76-78
本文阐述了在新形势下期刊工作的重要性,对高校图书馆期刊管理优化及利用作了探讨;提出在网络环境下搞好图书馆期刊信息资源开发利用的途径,提高图书馆期刊文献利用率的对策。  相似文献   
8.
网络信息资源的组织与管理   总被引:6,自引:1,他引:5  
介绍了目前国内外网络信息资源的组织与管理的检索工具组织法和编目手段组织法及其发展趋势,阐述了图书馆工作在组织与管理网络信息资源方面的新发展、新要求。  相似文献   
9.
分类讨论是中学数学的重要思想方法之一,高考中的重点,解题中的难点。结合笔者多年的教学实践,本文就此谈几点思考。思考1 尽量避免不必要的讨论分类讨论的解题过程一般较为冗长,叙述繁琐,因此并不一定是解决问题的上策,应避免不必要的  相似文献   
10.
合并办学进程中的图书分编工作若干问题的思考   总被引:9,自引:0,他引:9  
在合并办学过程中,图书馆工作也要经历规划、调整的合并过程,其中涉及许多具体的业务工作。本文就合并过程中的图书分类、编目工作所面临的实际问题和解决方法作回顾和总结。  相似文献   
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