检索结果-内蒙古大学图书馆

现代情报 2020年第1期40卷 4-13,23页

作者：杨建林南京大学信息管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

[目的/意义]整合各方观点,提出一个争议相对较小、能够被情报学界普遍接受的新的情报学学科体系论述,不仅有利于情报学学科的良序发展,而且有利于情报学学科地位的提升以及情报学知识体系的传承。[方法/过程]论文在对已有关于情报学学... 详细信息

[目的/意义]整合各方观点,提出一个争议相对较小、能够被情报学界普遍接受的新的情报学学科体系论述,不仅有利于情报学学科的良序发展,而且有利于情报学学科地位的提升以及情报学知识体系的传承。[方法/过程]论文在对已有关于情报学学科体系框架的学术成果进行述评的基础上,提出一个融合Information思维与Intelligence思维的情报学学科体系基本框架,将现有各情报学分支学科统一在一个框架之中。[结果/结论]该框架由以下5部分组成:1)由情报学基础理论、情报学支撑理论、情报与情报学史、情报方法技术体系构成的情报学基础性知识体系;2)基于情报学基础性知识体系,与特定领域的情报问题结合,演化出的一组情报学分支学科;3)情报学与其他学科交叉融合而成的、以其他学科为主导的一组交叉型学科;4)每个情报学分支学科细分出的具有自身特色的理论、应用、技术、管理、实践、教育等方面的分支性知识体系;5)每个分支体系内包含的若干研究主题。

关键词：情报学学科体系基本框架学科建设

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融合知识图谱的中文医疗问答社区自动问答研究

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数据分析与知识发现 2023年第3期7卷 97-109页

作者：王寅秋虞为陈俊鹏江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 南京大学信息管理学院南京210023 南京财经大学信息工程学院南京210023

【目的】结合专业医疗知识图谱,提高答案选择模型对于中文医疗社区问答识别的准确率,为当前的网络中文医疗问答社区提出能够更好地判断答案可靠程度的方法。【方法】在应用混合神经网络(融合RNN和多尺度CNN捕捉上下文以及局部信息)的答... 详细信息

【目的】结合专业医疗知识图谱,提高答案选择模型对于中文医疗社区问答识别的准确率,为当前的网络中文医疗问答社区提出能够更好地判断答案可靠程度的方法。【方法】在应用混合神经网络(融合RNN和多尺度CNN捕捉上下文以及局部信息)的答案选择模型基础上,构建专业医疗知识图谱并融合实体以及关系嵌入丰富问答文本的语义信息,结合问答对注意力机制,最终获取问答对相似度并筛选得分最高的作为候选答案。【结果】在cMedQA2.0数据集上,相较于没有融入知识图谱实体关系嵌入的混合神经网络模型,本文模型答案选择的Top-1准确率提高了2.3个百分点,达到62.2%,证明了在医疗问答文本中引入专业知识图谱信息对于答案选择效果提升的有效性。【局限】使用的医疗知识图谱体量较小,只包含医疗社区问答中常见的实体,还有大量的医疗实体与关系未能包含其中,医疗实体关系的不完备在面对冷门问题时可能会影响答案选择的效果。【结论】通过结合中文医疗的专业知识图谱和深度学习模型,不断完善答案选择技术,不仅能够帮助有医疗咨询需求的人群在问答社区获取可靠的医疗建议,还能够实现网络医疗社区信息质量监测和医院门诊减负。

关键词：问答社区深度学习答案选择知识图谱

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基于汉字标注的中文历史事件名抽取研究

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数据分析与知识发现 2018年第7期2卷 89-100页

作者：唐慧慧王昊张紫玄王雪颖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】探讨中文历史事件名识别和抽取的最优模型,用于历史文本的知识重组和中国历史事件本体的构建。【方法】以魏晋南北朝史书文本为原始语料,进行自动标引,运用条件随机场(CRFs)模型,以单个汉字为标注对象,探讨不同汉字角色集合、... 详细信息

【目的】探讨中文历史事件名识别和抽取的最优模型,用于历史文本的知识重组和中国历史事件本体的构建。【方法】以魏晋南北朝史书文本为原始语料,进行自动标引,运用条件随机场(CRFs)模型,以单个汉字为标注对象,探讨不同汉字角色集合、不同特征对历史事件名识别的影响,寻找最佳模型。【结果】经过实验论证,得到字素的词性倾向和姓氏特征相累加的最佳历史事件名识别模型,F1值高达98.74%,该最佳模型在两个开放场景中的应用也得到较好的识别效果。【局限】由于史书文本的语料特性,本实验的数据量不是特别充足;未在本实验环境下验证汉字角色标注相较于词角色标注的优越性。【结论】定义恰当的角色和特征集合后,CRFs模型可以有效地识别和抽取历史文本中的历史事件名。

关键词：历史事件名条件随机场汉字标注命名实体识别本体学习

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面向微博短文本分类的文本向量化方法比较研究

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数据分析与知识发现 2018年第8期2卷 41-50页

作者：李心蕾王昊刘小敏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京210023

【目的】利用Word2Vec和Sent2Vec算法生成新浪微博的文本的向量化表示形式,以期在文本分类时获得较低的计算成本和较高的分类效果。【方法】使用文本中词的0-1矩阵进行分类,将分类效果作为基准线;采用Word2Vec算法生成词向量并用不同方... 详细信息

【目的】利用Word2Vec和Sent2Vec算法生成新浪微博的文本的向量化表示形式,以期在文本分类时获得较低的计算成本和较高的分类效果。【方法】使用文本中词的0-1矩阵进行分类,将分类效果作为基准线;采用Word2Vec算法生成词向量并用不同方式合成句子的向量表示,进行文本分类,并与基准线进行对比;利用Sent2Vec算法直接生成句子向量进行分类,综合评价3种方法的优缺点。【结果】研究显示使用Word2Vec算法和Sent2Vec算法能够极大程度上压缩文本特征,对比于使用所有3万多个词作为特征,Word2Vec算法和Sent2Vec算法将特征数压缩在1 000以内。在分类准确率方面,Word2Vec算法的分类准确率比基准线低约3%,准确率为75.14%。Sent2Vec算法的分类效果远不如其他两种方法,准确率只有63.08%。【局限】由于语料有限,Word2Vec算法在计算词向量时可能缺少足够的语义信息,导致词向量的准确性不高,而Sent2Vec算法在中文文本语境下生成句向量的分类结果较差。【结论】Word2Vec算法更适用大规模语料文本分类,在文本量较少时应使用词为特征分类。

关键词：短文本分类 Word2Vec 口语化文本词向量合成句向量

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中文专利文献中连续符号串的语义识别

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数据分析与知识发现 2018年第5期2卷 11-22页

作者：王雪颖王昊张紫玄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】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语... 详细信息

【目的】解决汉语文档中连续字符串的语义识别问题。【方法】使用钢铁冶金领域专利文献中已识别语义的部分符号串作为学习语料,利用基础特征、汉字特征、符号串特征进行测试,根据实验结果确定最佳模型。使用最佳模型,对规则未能判别语义的符号串展开测试。【结果】将测试结果与人工判别的真实角色进行比对,发现Y的P值最小为98.15%,最大为99.62%,N的P值最小为96.87%,最大为99.34%;Y的R值最小为96.56%,最大为99.04%,N的R值最小为98.73%,最大为99.67%;Y的F1值最小为97.71%,最大为99.33%;N的F1值最小为97.98%,最大为99.42%,可以看出识别效果较为理想。【局限】受学习语料规模的影响和研究时间的限制,未能将已识别角色的语料加入样本中学习。【结论】该模型在中文专利文献中连续符号串的语义判别方面具有较高的可行性、有效性和可移植性,为英文文献中符号串的语义判别提供思路。

关键词：中文专利钢铁冶金领域连续符号串语义识别

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“智慧城市”背景下的城市应急管理情报体系研究

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图书情报工作 2016年第15期60卷 28-36+52页

作者：郭骅苏新宁邓三鸿南京大学信息管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

[目的/意义]基于智慧城市理念,对城市应急管理情报体系进行分析和解构,破解应急管理整体性情报支撑的复杂困局。[方法/过程]通过文献资料收集和案例比较分析,梳理城市应急管理情报体系的特征,以及与突发事件应急决策情报体系的差异;通... 详细信息

[目的/意义]基于智慧城市理念,对城市应急管理情报体系进行分析和解构,破解应急管理整体性情报支撑的复杂困局。[方法/过程]通过文献资料收集和案例比较分析,梳理城市应急管理情报体系的特征,以及与突发事件应急决策情报体系的差异;通过活动理论解释智慧城市应急管理情报体系的概念框架。[结果/结论]城市应急管理情报体系面临主体多元化、业务综合化、流程离散化和需求多样化的挑战,以智慧城市理念为指引,以应急管理情报体系为支撑,实现智能预测、理性决策、快速处置和全面管理。智慧城市应急管理情报体系应是一个开放、动态、贯通和统筹的情报体系。

关键词：智慧城市复杂系统城市管理应急管理情报体系

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情报学基本原理的再认识

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情报学报 2019年第11期38卷 1212-1221页

作者：杨建林南京大学信息管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

现有情报学基本原理的应用频次普遍偏低。本文对现有情报学基本原理进行回顾与深入解析,对一些基本原理的合理性与不足进行深入分析,发现现有情报学基本原理体系的不合理之处主要体现在5个方面:对部分基本原理的阐述过于简单,部分基本... 详细信息

现有情报学基本原理的应用频次普遍偏低。本文对现有情报学基本原理进行回顾与深入解析,对一些基本原理的合理性与不足进行深入分析,发现现有情报学基本原理体系的不合理之处主要体现在5个方面:对部分基本原理的阐述过于简单,部分基本原理将情报过程中的某些现象或处理步骤直接当作原理,部分基本原理缺乏配套解释或者解释不够透彻,对数透视原理缺乏足够的科学依据与实践案例,缺乏以情报为核心概念的基本原理。在此基础上,本文提出重建情报学基本原理体系的4点建议:以情报过程为着眼点提出一组基本原理,以情报过程中的一组情报行为为着眼点提出一组基本原理,从情报学范式的相关论述中汲取有价值的思想,剔除有定律对应的基本原理。

关键词：情报学基本原理情报本质

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面向古诗词的物象库构建方法及其分布规律研究

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图书馆杂志 2024年第1期43卷 96-108页

作者：刘懋霖赵萌王昊南京大学信息管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

在数字人文视野下,古诗词资源蕴含巨大价值但难以规模化分析。研究古诗词知识库的自动构建方法,有利于从宏观的角度对古诗词进行分析研究,挖掘其中价值。首先,基于“物象”的概念,尝试提取古诗词中所有可能包含情感的客观名物,降低分析... 详细信息

在数字人文视野下,古诗词资源蕴含巨大价值但难以规模化分析。研究古诗词知识库的自动构建方法,有利于从宏观的角度对古诗词进行分析研究,挖掘其中价值。首先,基于“物象”的概念,尝试提取古诗词中所有可能包含情感的客观名物,降低分析复杂度以构建自动化流程;其次,基于深度学习方法构建RoBERTa-BiLSTM-CRF模型,对古诗词语料进行物象抽取;之后,使用《全唐诗》和部分宋代诗词资源验证模型的可行性与泛用性;最后,成功构建《全唐诗》物象库,并初步分析其物象分布规律。使用《全唐诗》自动标注语料训练模型后,模型对普通名词、时间名词和地名识别的F1分值分别达到89.6%、93.3%和93.6%。将模型迁移至未用于训练的宋代诗词语料,抽取密度为每首诗4.5个物象,具备未登录词发现能力,说明模型有良好的泛用性和可扩展性。

关键词：数字人文古诗词物象深度学习

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大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战

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中国图书馆学报 2015年第6期41卷 4-12页

作者：苏新宁南京大学信息管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室

大数据时代,网络学术资源建设快速发展,大有取代数字图书馆之势。在这样一种背景下,数字图书馆建设要有大数据思维:在资源建设方面,要拓展资源范畴,增加资源整合的广度,加强资源组织加工的深度;在技术应用方面,重视语义技术,加强聚类技... 详细信息

大数据时代,网络学术资源建设快速发展,大有取代数字图书馆之势。在这样一种背景下,数字图书馆建设要有大数据思维:在资源建设方面,要拓展资源范畴,增加资源整合的广度,加强资源组织加工的深度;在技术应用方面,重视语义技术,加强聚类技术的应用,广泛应用数据分析技术,提升检索技术与水平;在服务方面,丰富数字图书馆服务产品,服务模式由被动、等待、共性化转向积极主动、自动推送和个性化。未来数字图书馆要跳出传统资源建设的框架,树立全方位服务的理念,提供全资源服务,拓展服务方式和传播形式,数字图书馆馆员应该立志成为数据分析家。

关键词：大数据数字图书馆资源建设服务理念服务模式

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基于情景划分的突发事件应急响应策略库构建方法

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图书情报工作 2014年第19期58卷 105-110页

作者：陈祖琴苏新宁南京大学信息管理学院、江苏省数据工程与知识服务重点实验室

针对突发事件的复杂性及相似案例的稀缺性,提出基于情景划分构建突发事件应急响应策略库的方法。有别于已有"情景—应对"研究关注突发事件情景全过程的相似性,该模型将突发事件情景拆分为由若干情景点组成的情景链,并把情景... 详细信息

针对突发事件的复杂性及相似案例的稀缺性,提出基于情景划分构建突发事件应急响应策略库的方法。有别于已有"情景—应对"研究关注突发事件情景全过程的相似性,该模型将突发事件情景拆分为由若干情景点组成的情景链,并把情景点信息标注到对应的策略上,利用策略对应的情景点的相似度对策略进行聚类,并划分策略模式,再对同一模式下的策略进行评价、优化,形成每个策略类下的最优策略,以供新发生的适用该策略模式的突发事件复用。最后,利用示例分析对模型的功能进行演示。

关键词：突发事件情景应急响应策略库

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