检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 48-59页

作者：余传明钟韵辞林奥琛安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】消除文献系统中的作者重名歧义,以解决其导致的文献错误聚合问题。【方法】通过结构化文献数据建立作者网络、文献网络以及作者-文献网络,融合不同网络表示学习方法获得文献节点表示,并采用无监督学习方法,将文献节点表示作为特... 详细信息

【目的】消除文献系统中的作者重名歧义,以解决其导致的文献错误聚合问题。【方法】通过结构化文献数据建立作者网络、文献网络以及作者-文献网络,融合不同网络表示学习方法获得文献节点表示,并采用无监督学习方法,将文献节点表示作为特征,使用层次凝聚聚类按照真实作者对文献进行正确划分。【结果】在ArnetMiner、CiteSeerX和DBLP三组数据集上进行实证研究,本文方法在网络稀疏的情况下仍然具有较好的效果,Macro-F1值在次优模型基础上最高提升6%。【局限】仅研究英文情境下的作者重名消歧。【结论】基于网络表示学习的方法能够有效解决作者重名消歧问题,实验结果对于改进科研合作推荐、引文推荐以及知识网络相关研究具有重要意义。

关键词：网络表示学习异构网络作者重名消歧无监督学习

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跨语言情境下基于对抗的实体关系抽取模型研究

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图书情报工作 2020年第17期64卷 131-144页

作者：余传明王曼怡安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

[目的/意义]从实体关系抽取视角出发,将单一语言情境下的知识获取任务扩展到跨语言情境,提升低资源语言的关系抽取效果。[方法/过程]提出一种跨语言对抗关系抽取(Cross-Lingual Adversarial Relation Extraction,CLARE)框架,将跨语言关... 详细信息

[目的/意义]从实体关系抽取视角出发,将单一语言情境下的知识获取任务扩展到跨语言情境,提升低资源语言的关系抽取效果。[方法/过程]提出一种跨语言对抗关系抽取(Cross-Lingual Adversarial Relation Extraction,CLARE)框架,将跨语言关系抽取分解为平行语料获取和对抗适应关系抽取两个子模块。通过词典扩展或自学习方法将源语言关系抽取数据集转换为目标语言数据集,在此基础上利用对抗特征适应将源语言的特征表示迁移给目标语言,再利用训练得到的目标语言关系抽取网络对目标语言进行关系分类。[结果/结论]将本文方法应用到以ACE2005多语言数据集为基础的英语-中文、中文-英文两种跨语言关系抽取任务上,最优模型的Macro-F1值分别为0.8801和0.8422。实验结果表明本文提出的跨语言对抗关系抽取CLARE框架能显著提升低资源语言实体关系抽取的效果。研究结果对于改进跨语言情境下的关系抽取模型以及促进实体关系抽取研究在情报学领域的应用具有重要意义。

关键词：跨语言信息抽取实体关系抽取深度学习生成对抗网络

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基于深度学习的领域知识对齐模型研究:知识网络视角

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情报学报 2020年第5期39卷 521-533页

作者：余传明李浩男安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、... 详细信息

随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。

关键词：领域知识对齐知识网络深度学习网络表示学习统计机器学习

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结合主动学习的条件随机场模型用于法律术语的自动识别

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数据分析与知识发现 2019年第6期3卷 66-74页

作者：黄菡王宏宇王晓光中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】实现对大规模法律文本中法律术语的自动识别,促进法律大数据的结构化进程。【方法】将条件随机场模型作为主动学习算法的分类器,在经过K-means聚类后的语料库中,按照分层抽样的方式抽取用于启动主动学习算法的初始样本,将熵值... 详细信息

【目的】实现对大规模法律文本中法律术语的自动识别,促进法律大数据的结构化进程。【方法】将条件随机场模型作为主动学习算法的分类器,在经过K-means聚类后的语料库中,按照分层抽样的方式抽取用于启动主动学习算法的初始样本,将熵值作为主动学习的样例选择依据,迭代地进行主动学习的学习过程及样例选择过程,直到模型的调和均值F值趋于稳定时停止迭代,输出最终的法律术语自动识别模型——AL-CRF模型。【结果】在中文裁判文书上的命名实体识别实验表明,通过少量且高质的样本训练的AL-CRF模型对于法律术语的识别准确率和召回率可达90%以上,且相较于等标注工作量训练的CRF模型F值提高4.85%。【局限】K-means聚类方法对噪声和离群点较为敏感,可能会影响模型的识别效果。【结论】结合主动学习的条件随机场模型能在保证识别质量的情况下,减少低质量样本的标注工作量。

关键词：法律文本命名实体识别主动学习条件随机场样例选择

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大数据环境下文本情感分析算法的规模适配研究:以Twitter为数据源

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图书情报工作 2019年第4期63卷 101-111页

作者：余传明原赛王峰安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

[目的/意义]以大数据环境下的文本情感分析这一特定任务为目的,对规模适配问题进行研究,为情报学领域研究人员进行大数据环境下数据分析时,实现效率和成本的最优选择提供借鉴。[方法/过程]采用斯坦福大学Sentiment140数据集,在对传统情... 详细信息

[目的/意义]以大数据环境下的文本情感分析这一特定任务为目的,对规模适配问题进行研究,为情报学领域研究人员进行大数据环境下数据分析时,实现效率和成本的最优选择提供借鉴。[方法/过程]采用斯坦福大学Sentiment140数据集,在对传统情感分析算法分析的基础上,提出了5种面向大数据的文本情感分析算法,检验各种算法在不同环境和数据规模下的适配效果,从准确性、可扩展性和效率等方面进行实证比较研究。[结果/结论]实验结果显示,本文所搭建的集群具有良好的运行效率、正确性以及可扩展性,Spark集群在处理海量文本情感分析数据时更具有效率优势,且在数据规模越大的情况下,效率优势越明显;在资源利用方面,随着节点数和核数的增加,集群的整体运行效率变化显著,配置5个4核4G内存的从节点,能够实现在高效完成分类任务的同时达到节约资源成本的效果。

关键词：规模适配大数据海量文本情感分析机器学习算法

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上市公司无形资产信息披露问题研究——基于信号博弈模型的分析

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中南财经政法大学学报 2009年第3期 124-129页

作者：马忠明汪海粟中南财经政法大学信息学院湖北武汉430073 中南财经政法大学工商管理学院湖北武汉430073 中南财经政法大学MBA学院湖北武汉430060

随着无形资产的作用日益增加,无形资产信息披露问题也逐渐受到人们的重视。本文从分析无形资产信息披露的相关经济主体的复杂动机出发,构建了不完全信息条件下分析无形资产信息披露问题的信号博弈模型,给出了合并均衡和分离均衡实现的条... 详细信息

随着无形资产的作用日益增加,无形资产信息披露问题也逐渐受到人们的重视。本文从分析无形资产信息披露的相关经济主体的复杂动机出发,构建了不完全信息条件下分析无形资产信息披露问题的信号博弈模型,给出了合并均衡和分离均衡实现的条件,解释了无形资产信息披露的一些现象并提出了相关政策建议。

关键词：无形资产信息披露信号博弈

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6I未来学习中心：高校图书馆数智赋能教学科研服务新探

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中国图书馆学报 2024年第5期50卷 42-58页

作者：黄如花石乐怡江语蒙武汉大学信息管理学院武汉大学图书馆中南财经政法大学图书馆

2021年底，教育部提出鼓励一批高校依托图书馆试点建设一批“未来学习中心”,但至今未出台建设方案。高校图书馆积极性很高，却并不十分清楚未来学习中心的建设理念、目标定位、建设方案、落地举措与服务内容。国内外可供借鉴的、符合... 详细信息

2021年底，教育部提出鼓励一批高校依托图书馆试点建设一批“未来学习中心”,但至今未出台建设方案。高校图书馆积极性很高，却并不十分清楚未来学习中心的建设理念、目标定位、建设方案、落地举措与服务内容。国内外可供借鉴的、符合高校图书馆定位的现成案例极少，亟待理论指导。本文综合考察全球具有影响力的教育与科研数智转型现状与趋势报告、我国多重国家战略需求、QS世界大学排名前150所高校的学习中心建设情况以及师生需求等内容，提出通过建设6I未来学习中心、使高校图书馆数智赋能教学科研服务的六个方面举措，即打造融合空间、营造智能氛围、提供交互支持、实现万物智联、培育创新能力、培养国际视野，因6个英译标题动词后第一个英文实词首字母均为I,故统称为“6I”。表1。参考文献27。

关键词：未来学习中心高校图书馆教学服务科研服务数智赋能

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中美图情科研机构研究领域比较研究

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中国图书馆学报 2014年第3期40卷 64-77页

作者：安璐余传明李纲张萱武汉大学信息管理学院中南财经政法大学信息与安全工程学院

科研机构在科学研究和技术创新过程中发挥着重要作用,对不同国家科研机构的研究领域进行分析有助于促进相互学习并提高合作的可能性。本文利用自组织映射(SOM)人工神经网络方法对87所中美图书馆学情报学(LIS)科研机构在技术维度的图书... 详细信息

科研机构在科学研究和技术创新过程中发挥着重要作用,对不同国家科研机构的研究领域进行分析有助于促进相互学习并提高合作的可能性。本文利用自组织映射(SOM)人工神经网络方法对87所中美图书馆学情报学(LIS)科研机构在技术维度的图书情报学领域研究进行可视化比较分析。研究发现,中美图情科研机构都与本国同行具有更相似的研究领域。根据其研究领域的相似性,共识别出八组国际潜在合作机构和七组国内潜在合作机构,最后分析了中美图情机构的热点与特色研究领域。该研究发现有助于更好地了解中美图情机构在技术维度的图书情报学研究领域的相似性与差异,为相关科研机构寻找潜在的合作对象,跟踪国外热点研究领域,发现自身研究的不足提供决策支持。

关键词：图书情报学自组织映射研究领域科研机构

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农业经济“双循环”新发展格局的内在逻辑与实现路径

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西北农林科技大学学报（社会科学版） 2022年第1期22卷 106-114页

作者：邓远建汤彪屈志光中南财经政法大学工商管理学院中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073

农业是送旧局、处变局、迎新局的压舱石,农业经济国内国际“双循环”是促进农业高质高效发展的新话题、新课题。通过厘清农业历史逻辑、现实逻辑、理论逻辑发现,在历史阶段,农业曾扮演了工商业资本积累的来源、国民经济的蓄水池、战略... 详细信息

农业是送旧局、处变局、迎新局的压舱石,农业经济国内国际“双循环”是促进农业高质高效发展的新话题、新课题。通过厘清农业历史逻辑、现实逻辑、理论逻辑发现,在历史阶段,农业曾扮演了工商业资本积累的来源、国民经济的蓄水池、战略市场后备资源的角色;“双循环”作为农业经济高质量发展的实现路径,需要把握工业与农业、城镇与农村、农民与市民、中国农业与世界农业四对关系,明确农业与工业服务业融合、农产品有效供给、农民收入分配、农业国际化四大战略任务;通过对农业生产、分配、流通、消费四个环节的分析,从理论上梳理出农业、工业、服务业之间的产业链循环,农户、农业企业等经营主体之间的价值链提升,国内国际农产品的供应链稳定,农村市场挖掘与城镇农产品消费之间的关系。在路径选择上,要秉持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,建立健全围绕中国并连接世界的农业价值链、供应链、产业链,衔接供需两侧,融合城乡发展,形成农业新发展格局。

关键词：农业经济国内国际“双循环” 新发展格局粮食安全

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突发公共卫生事件微博影响力的预测研究

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情报理论与实践 2017年第8期40卷 76-81+42页

作者：安璐易兴悦余传明李纲武汉大学信息管理学院中南财经政法大学信息与安全工程学院

[目的/意义]突发公共卫生事件的迅速蔓延性与高度危害性使得相关管理部门不得不在短时间内做出有效的应对措施。对突发公共卫生事件的微博影响力进行预测有助于及时发现即将出现的问题,提高决策的预见性。[方法/过程]从微博条目的转发... 详细信息

[目的/意义]突发公共卫生事件的迅速蔓延性与高度危害性使得相关管理部门不得不在短时间内做出有效的应对措施。对突发公共卫生事件的微博影响力进行预测有助于及时发现即将出现的问题,提高决策的预见性。[方法/过程]从微博条目的转发、评论和收藏次数来衡量其影响力,利用基于BM25的潜在狄利克雷分配模型和随机森林方法,选取埃博拉爆发相关微博的发布者、时间和内容特征,构建了突发公共卫生事件的微博影响力模型。[结果/结论]该模型能较好地预测微博的影响力,准确率达到88.8%。微博条目的发布者类型、主题等特征对微博条目的影响力产生主要作用,各项特征具有不同的影响力倾向。

关键词：突发性公共危机微博预测

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