检索结果-内蒙古大学图书馆

情报学报 2020年第8期39卷 817-828页

作者：王昊邓三鸿苏新宁官琴南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210093

理论、方法的研究是学科不断发展前行的动力,了解掌握学科领域当前理论及方法的应用、发展情况是一项十分重要的工作。本文利用命名实体识别任务的分支——术语识别,对情报学理论方法进行研究,通过采集我国近20年来情报学领域相关文献20... 详细信息

理论、方法的研究是学科不断发展前行的动力,了解掌握学科领域当前理论及方法的应用、发展情况是一项十分重要的工作。本文利用命名实体识别任务的分支——术语识别,对情报学理论方法进行研究,通过采集我国近20年来情报学领域相关文献20000篇左右,应用深度学习模型——Bi-LSTM-CRFs进行大规模语料训练与测试,通过实验验证其可行性并探究各实验变量对模型效果的影响,以求最大限度提高模型识别的效果。实验结果表明,对于理论方法术语等复杂实体,基于词切分的语料识别效果要优于基于字切分的语料;术语实体的长度对于识别效果也有一定影响,术语长度过大时(字数≥6),识别效果下降明显;同时,训练语料量与识别效果呈正相关关系,语料量越大,识别效果越好;实体的类型和数量直接影响识别结果,具有明显构词特征的实体识别效果较好;在特征引入实验中发现除拼音特征外,词性、词长以及词向量特征均能够对F1值有所提高,其中词向量和词性特征的提升效果最为明显。

关键词：情报学术语识别深度学习 Bi-LSTM-CRFs模型

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决策驱动的情报流程理论模型及其运行

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情报学报 2019年第1期38卷 46-57页

作者：李品许林玉杨建林南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

支持决策是情报的重要功能,实现这一功能需要科学合理的情报流程作为保障。为确保情报工作能够生产出高质量的情报产品,并能够被决策者接受,从而影响决策者决策过程,本文提出了决策驱动的情报流程模型。该模型强调主客观交织背景下决策... 详细信息

支持决策是情报的重要功能,实现这一功能需要科学合理的情报流程作为保障。为确保情报工作能够生产出高质量的情报产品,并能够被决策者接受,从而影响决策者决策过程,本文提出了决策驱动的情报流程模型。该模型强调主客观交织背景下决策需求及其变化中的情报活动跟进与多重反复循环的反馈,实现了决策者与情报工作的深层对话,倡导资源的自由流动,强调情报搜集人员和分析人员形成网络,以决策者和情报工作者之间足够的互动来驱动情报流程的持续运转。该模型为支持决策的情报工作提供了行动指南,为面向情报实践的情报治理提供了依据,为情报人才的综合性实践能力培养提供了导向,为面向跨学科的情报学理论创新提供了新增长点。

关键词：决策驱动情报流程情报研究情报感知情报模型

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面向智库服务的情报研究

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情报学报 2020年第2期39卷 135-147页

作者：李品许林玉杨建林南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

在国家智库发展战略中,情报学应考虑在其中如何发挥作用,服务于智库建设过程中,这也是情报学社会实践和应用发展的平台和契机。本文以智库活动与情报研究在内部上的真正融合为目标,构建了支持智库活动的情报流程和协助智库产品生产的情... 详细信息

在国家智库发展战略中,情报学应考虑在其中如何发挥作用,服务于智库建设过程中,这也是情报学社会实践和应用发展的平台和契机。本文以智库活动与情报研究在内部上的真正融合为目标,构建了支持智库活动的情报流程和协助智库产品生产的情报体系,提出了助推智库影响力提升的情报流控制策略,使情报研究不仅回应智库的需求,而且在此过程中得到进一步发展。

关键词：智库情报研究情报流程情报体系情报流

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中文文本聚类常用停用词表对比研究

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数据分析与知识发现 2017年第3期1卷 72-80页

作者：官琴邓三鸿王昊南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】通过实验对比分析,比较不同停用词表对于不同类型的文本数据的作用效果,对停用词表的构建与使用提供参考意见。【方法】选取百度停用词表、哈尔滨工业大学停用词表以及四川大学机器智能实验室停用词表,基于三个不同语料库运用... 详细信息

【目的】通过实验对比分析,比较不同停用词表对于不同类型的文本数据的作用效果,对停用词表的构建与使用提供参考意见。【方法】选取百度停用词表、哈尔滨工业大学停用词表以及四川大学机器智能实验室停用词表,基于三个不同语料库运用汉语分词技术、TF-IDF特征评估函数以及VSM模型进行文本处理,并且采用Java编写的K-means算法进行聚类实验,通过准确率P、召回率R和F1三个评价指标对不同聚类结果进行效果评估。【结果】不同停用词表对于不同类型的文本数据作用效果差异明显,词表的长度、内容结构是影响作用效果的直接因素,其中两字停用词作用效果最为明显。【局限】实验文本类型及数量有限,同时对于不同停用词表仅在词语数量及内容上做了简单的分析比较,未对停用词按照类别分类进行实验分析。【结论】停用词表对于文本聚类准确度有很大的影响,构建或选取适宜的中文停用词表极为重要。同时,过度增加停用词的数量并不会一直改善聚类结果。

关键词：文本聚类停用词 K—means

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情报学哲学基础的再认识

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情报学报 2020年第3期39卷 317-329页

作者：杨建林南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

寻找情报学的哲学基础是情报学发展过程之中不可缺少的一个环节。通过合适的哲学理论,可以真正揭示出信息的本质以及数据、知识、智能、智慧等相关概念的本质,进而为解释情报与情报过程的本质提供合适的工具,进而可以明确情报学特定的... 详细信息

寻找情报学的哲学基础是情报学发展过程之中不可缺少的一个环节。通过合适的哲学理论,可以真正揭示出信息的本质以及数据、知识、智能、智慧等相关概念的本质,进而为解释情报与情报过程的本质提供合适的工具,进而可以明确情报学特定的研究领域与特定的研究问题。通过对中国情报学界对情报学哲学基础研究的分析以及相关哲学思想的研读与吸收,本文重新论述数据、信息、知识、智慧、计算等概念的本质,在此基础之上分析信息与计算的关系,数据、信息、知识、智慧、情报等概念之间的递进或包含关系。本文在分析情报过程以及情报过程中的信息交互的基础之上,明确指出情报学特有的研究领域、研究问题。研究表明,信息哲学基本可以胜任情报学哲学基础这一角色,但是其理论体系需要进一步完善;从哲学视角可以发现,情报学作为一个独立的科学分支具有正当性,它具有自身特有的研究领域与研究问题;情报学已经发展出自己特有的研究方法。

关键词：情报学哲学基础信息本质情报过程

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基于大数据思维的情报学科发展道路探究

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情报学报 2019年第3期38卷 239-248页

作者：李品杨建林南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

情报学学科建设已受到学界高度关注,大数据对其影响很难被绕过。大数据环境将情报学推向新的发展阶段,在给情报学发展带来危机的同时,也为情报学地位的提升和研究力量的凝聚等提供了很好的发展机遇。本文认为,破解危机、把握发展机遇的... 详细信息

情报学学科建设已受到学界高度关注,大数据对其影响很难被绕过。大数据环境将情报学推向新的发展阶段,在给情报学发展带来危机的同时,也为情报学地位的提升和研究力量的凝聚等提供了很好的发展机遇。本文认为,破解危机、把握发展机遇的核心在于基于大数据思维的情报学学科发展。为此,本文以大数据思维为引导,重新思考了情报学学科定位、学科目标、理论体系、知识体系和生产管理体系,以及情报研究、情报服务、情报人才培养等问题。

关键词：情报学大数据思维学科发展情报学理论

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基于关联分类算法的PU学习研究

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数据分析与知识发现 2017年第11期1卷 12-18页

作者：杨建林刘扬南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】基于常用的关联分类算法CBA进行PU学习研究。【方法】将训练集中比例为?的正样本作为未被识别出的正样本,与负样本一起组成未标记样本集,从而构建PU学习场景。其中,基于全部正类别分类关联规则对样本进行分类,并使用分类关联规... 详细信息

【目的】基于常用的关联分类算法CBA进行PU学习研究。【方法】将训练集中比例为?的正样本作为未被识别出的正样本,与负样本一起组成未标记样本集,从而构建PU学习场景。其中,基于全部正类别分类关联规则对样本进行分类,并使用分类关联规则相对置信度衡量分类关联规则分类结果的可信度。【结果】当?取值分别为0、0.3、0.6、0.9时,在实验数据集上,本文方法的分类结果的AUC值较CBA算法分别平均提高6.21%、11.15%、13.50%、16.56%,较POSC4.5算法分别平均提高11.27%、15.03%、12.22%、7.37%。【局限】由于未对全部样本中真实正样本所占的比例进行估计,并据此对分类关联规则的置信度进行修正,因而所提方法的分类效果随?取值的增长呈下降趋势。此外,CBA算法会产生大量的冗余规则,而本文并未对其中的规则进行筛选。【结论】本文方法在PU学习场景中的分类效果优于CBA算法和POSC4.5算法。

关键词：关联分类 PU学习 CBA算法

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融合结构特性的语义增强式古籍句读识别方法研究

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情报学报 2023年第2期42卷 150-163页

作者：李佩琪王昊任秋彤范涛南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

数字人文概念的提出扩展了古文自动化处理的内涵与外延,实现古籍文本语义的深层理解成为首要任务。因此,本文重点探索古籍句读识别任务中的语义增强模式,以提升主流BBiC模型(BERT-BiLSTM-CRF)表征古籍文本语义的能力。本文融合结构特性... 详细信息

数字人文概念的提出扩展了古文自动化处理的内涵与外延,实现古籍文本语义的深层理解成为首要任务。因此,本文重点探索古籍句读识别任务中的语义增强模式,以提升主流BBiC模型(BERT-BiLSTM-CRF)表征古籍文本语义的能力。本文融合结构特性从文本与模型两个维度实现古籍文本语义的深层表征,提出引入细粒度文本知识的BBiC-EK(BBiC-external knowledge)模型与融合文本结构特征的BBiCC-EK模型(BBiC-CNN-EK),并从模型结构化角度探究CNN与BiLSTM的最优连接方式以及外部知识编码的最优引入位置,多方位探究模型提升效果。研究结果表明,采用BBiC-EK模型中的最优外部知识组合模式,相较于基线BBiC模型能将句读识别准确率提升0.83个百分点;进一步融合CNN并探究最优模型结构下的BBiCC-EK(Se)模型能将BBiC模型的识别准确率提升1.36个百分点。本文通过融合结构特性的语义增强技术,实现了古籍文本句读识别准确率的提升,为古籍文本的自动化语义理解提供了新思路。

关键词：数字人文古籍文本句读识别 BERT

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知识单元重组视角下的科学主题预测研究

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情报学报 2023年第5期42卷 511-524页

作者：梁继文杨建林王伟南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

准确的科学主题预测能够明确学科未来的发展方向,为科研领域的发展规划和管理决策提供参考。本文着眼于新生科学主题的预测,基于知识单元重组视角,将主题-特征词的表征关系类比为科学概念-知识单元的表征关系,提出科学主题预测方法。首... 详细信息

准确的科学主题预测能够明确学科未来的发展方向,为科研领域的发展规划和管理决策提供参考。本文着眼于新生科学主题的预测,基于知识单元重组视角,将主题-特征词的表征关系类比为科学概念-知识单元的表征关系,提出科学主题预测方法。首先,使用LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型获取全局主题、特征词与概率矩阵,通过转置向量空间获得特征词向量;其次,运用ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测特征词的词频并计算向量调节系数,从而获得特征词预测向量,运用t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)算法将预测向量降维,并使用模糊C-均值算法将低维预测向量聚类生成预测主题,实现知识单元的重组;最后,筛选出由多个原始主题聚合而来、具有全新释义的预测主题,将其视为科学主题预测结果。本文以“知识管理-知识组织-知识服务”领域为例进行实证研究,预测出智库、数字人文等在已有领域研究中尚未出现的新词与相关主题,并通过特征词直接聚合与概念集成这两种主题映射模式,获得这些新生主题的基本内涵与相关研究内容。实证结果表明,本文提出的科学主题预测方法能够准确地预测出新生主题。

关键词：知识单元科学概念科学主题主题预测向量调节

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中国农产品品牌评价研究的内容解析

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数据分析与知识发现 2017年第7期1卷 13-21页

作者：王雪颖张紫玄王昊邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学) 南京210023

【目的】通过分析中国农产品品牌评价领域的文献题名总结该领域的研究现状。【方法】对该领域的文献题名进行K-means聚类,分析每簇研究的重点内容,分别使用因子分析、多维尺度分析和层次聚类分析进一步解析聚类得到的每簇文献的特点。... 详细信息

【目的】通过分析中国农产品品牌评价领域的文献题名总结该领域的研究现状。【方法】对该领域的文献题名进行K-means聚类,分析每簇研究的重点内容,分别使用因子分析、多维尺度分析和层次聚类分析进一步解析聚类得到的每簇文献的特点。【结果】文献数量总体呈现"M"型趋势,文献多采用模糊综合法,从多个评价角度集中探讨评价指标体系、评价模型、影响因素等方面。【局限】仅针对题名进行分析,未涉及关键词与摘要文本。【结论】聚类结果较好地揭示了中国该领域的研究现状,但没有反映出种类农产品、Interband品牌评估法相关内容。

关键词：农产品品牌评价 K-means聚类层次聚类分析因子分析多维尺度分析

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