检索结果-内蒙古大学图书馆

情报学报 2025年第4期44卷 452-465页

作者：郑旭辉王昊裘靖文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

古籍的语义解析与人文计算是建设文化强国的重要组成部分,而古籍文本命名实体识别(named entity recognition,NER)是开展后续古籍知识发现与组织的前提和基础,设计一种适用于简体化文言文特性的命名实体识别模型具有重要的研究意义。汉... 详细信息

古籍的语义解析与人文计算是建设文化强国的重要组成部分,而古籍文本命名实体识别(named entity recognition,NER)是开展后续古籍知识发现与组织的前提和基础,设计一种适用于简体化文言文特性的命名实体识别模型具有重要的研究意义。汉字本身具有大量象形特征的视觉信息与发音信息,这些更贴合汉字发展历史的知识能够为识别古籍中的实体提供更多的信息以提高模型性能。基于此,本文构建了基于多模态汉字象形表示的GMAE-NER(guwen multi-information alignment enhanced NER)模型,该模型创新性地提出了汉字象形层面里图像与笔画信息的多模态特征处理和对齐方法,实现了将BERT(bidirectional encoder representations from transformers)表征与汉字视觉信息、发音信息相融合,有效增强了古籍文本命名实体识别的效果。本文将模型在纪传体史书《后汉书》上进行了大量的实验与对比,发现相较于基线模型,GMAE-NER在各个类别实体识别的F1指标上均得到了1.32~15.00个百分点的提升,并且能更好地识别出古籍文本中重叠表述的实体,消融分析结果也充分证明了该模型中视觉编码、发音编码与特征融合模块的有效性。

关键词：古籍文本中文命名实体识别汉字字形汉字发音跨模态交互融合

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结合学术网络与内容信息的文献语义表示方法研究

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情报学报 2025年第2期44卷 220-233页

作者：石斌王昊李晓敏周抒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

随着科研工作者人数的不断增加,科技论文的发表数量呈现快速增长的趋势。面对海量的科技论文,文献的归档、录入和分析工作变得越发繁重。当前,针对文献的分类模型主要关注论文的内容信息,而忽略了论文相关的关联信息。为此,本文提出一... 详细信息

随着科研工作者人数的不断增加,科技论文的发表数量呈现快速增长的趋势。面对海量的科技论文,文献的归档、录入和分析工作变得越发繁重。当前,针对文献的分类模型主要关注论文的内容信息,而忽略了论文相关的关联信息。为此,本文提出一种融合内容信息与学术网络的论文表征模型PAITKG (paper analysis by incorporating text and knowledge graph),引入知识图谱嵌入技术对文献的多重关联信息进行表征,采用Adapter微调的SciBERT提取内容特征,并将二者融合。在训练过程中,本文改进了动态对抗损失函数来引导模型更好地关注错误结果,并将该方法在数字人文和多模态学习两个领域的文献数据集上进行实验。在科技文献的学科多标签分类任务上,PAITKG比Baselines有显著改善,很好地提高了分类精度。除此以外,通过上游任务的学习,PAITKG的表征获得了更广泛的应用,在没有任何额外训练的情况下,本文模型提取的特征向量能够较好地应用于主题聚类、学者推荐等分析任务。研究结果表明,PAITKG通过构建并表征论文的学术网络,有效融合了文献的关联信息,提高了对文献数据的理解能力,而且其学习到的表征具有优秀的泛化潜力,能够应用于各种文献分析工作。

关键词：文献表征语义表示关联特征知识图谱嵌入 RelaGraph

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大语言模型+检索增强方法的关键技术及其在情报任务中的应用流程

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情报理论与实践 2025年第3期48卷 178-188,206页

作者：魏宏程杨建林南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京大学国家安全发展研究院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

[目的/意义]探讨大语言模型+检索增强方法在情报实践中的应用路径,为利用其能力推动情报工作提供参考,进而提高科研情报工作者的效率。[方法/过程]梳理大语言模型与检索增强方法在情报实践中的应用探索,从敏感数据保护、检索方式、增强... 详细信息

[目的/意义]探讨大语言模型+检索增强方法在情报实践中的应用路径,为利用其能力推动情报工作提供参考,进而提高科研情报工作者的效率。[方法/过程]梳理大语言模型与检索增强方法在情报实践中的应用探索,从敏感数据保护、检索方式、增强模式和提示工程4个部分讨论大模型+检索增强方法的关键技术,并阐述大语言模型结合检索增强方法在情报实践中的赋能环节以及在情报任务中的应用流程。[结果/结论]大语言模型+检索增强方法颠覆了传统情报研究范式,在情报环节与情报任务中发挥着重要作用。因此,应当顺应时代发展与战略需求,将大模型+检索增强方法应用于情报实践,开展高效的情报工作。

关键词：情报实践情报方法大语言模型检索增强敏感数据

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习近平新时代中国特色社会主义思想对信息资源管理学科引领的分析与研究

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科技情报研究 2025年第1期7卷 1-15页

作者：邓三鸿张逸勤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/意义]从习近平新时代中国特色社会主义思想的视角,探讨其对中国特色信息资源管理学科发展的引领作用,为中国信息资源管理学科的创新发展和中国特色哲学社会科学话语权的提升提供重要参考。[方法/过程]文章立足于习近平新时代中国... 详细信息

[目的/意义]从习近平新时代中国特色社会主义思想的视角,探讨其对中国特色信息资源管理学科发展的引领作用,为中国信息资源管理学科的创新发展和中国特色哲学社会科学话语权的提升提供重要参考。[方法/过程]文章立足于习近平新时代中国特色社会主义思想的整体性视角,剖析信息资源管理学科的发展理念,从国家战略融合、创新发展路径和话语体系建设多元维度,阐释中国特色信息资源管理学科发展的逻辑体系,从理论层面深入剖析并结合实验总结其价值意蕴;基于信息资源管理一级学科核心期刊所发表的研究论文与相关政策文本,以具象化视角阐述中国信息资源管理领域在应对重大需求过程中,研究的发展概况与主题演进特征。[结果/结论]研究结果表明,习近平新时代中国特色社会主义思想为信息资源管理学科的理论创新与跨学科融合提供了指引,并增强了其在国家战略中的响应与支撑作用,为中国特色哲学社会科学的高质量发展提供了理论依据与实践参考。

关键词：习近平新时代中国特色社会主义思想信息资源管理学科发展话语权构建

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重塑未来：颠覆性技术主题研究进展及未来展望

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科技情报研究 2025年第2期 1-12页

作者：邓三鸿郭剑明施宇杰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]颠覆性技术被视为“改变游戏规则”和“重塑未来格局”的革命性力量，逐渐成为跨学科领域的热点与难点研究。综述颠覆性技术相关文献，厘清其概念和特征、细分研究主题与方向，总结研究重点并展望未来发展趋势，具有重要的... 详细信息

[目的/意义]颠覆性技术被视为“改变游戏规则”和“重塑未来格局”的革命性力量，逐渐成为跨学科领域的热点与难点研究。综述颠覆性技术相关文献，厘清其概念和特征、细分研究主题与方向，总结研究重点并展望未来发展趋势，具有重要的理论意义和实践价值。[方法/过程]文章在梳理最新相关研究的基础上，从颠覆性技术的概念及特征、常用识别方法、演化与预测分析3个方面，厘清颠覆性技术相关研究进展，整体把握该领域的研究现状与发展趋势。[结果/结论]文章较为全面地归纳总结了当前颠覆性技术研究现状，分析了存在的问题与不足。

关键词：颠覆性技术颠覆性创新技术识别技术演化技术预测

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融合语义增强的社交媒体虚假信息检测方法研究

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数据分析与知识发现 2023年第2期7卷 48-60页

作者：王昊龚丽娟周泽聿范涛王永生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】通过构建自动化检测模型有效识别社交媒体中的虚假信息,探讨如何解决人工识别、单特征机器学习等现存方法难以兼顾海量数据处理的速度与准确性的问题。【方法】本文以新浪微博社交平台为研究对象,以单一文本特征BFID模型作为实... 详细信息

【目的】通过构建自动化检测模型有效识别社交媒体中的虚假信息,探讨如何解决人工识别、单特征机器学习等现存方法难以兼顾海量数据处理的速度与准确性的问题。【方法】本文以新浪微博社交平台为研究对象,以单一文本特征BFID模型作为实验基准模型,提出两种融合语义增强的虚假信息检测方法。【结果】以单一文本特征BFID模型的结果为基线,本文提出的融合情感特征的BFID-SEN模型在虚假信息识别的部分准确率上提升约1.59个百分点;融合图片特征的BFID-IMG模型通过结合深度残差网络ResNet,在虚假信息识别的部分准确率上稳定提升约0.78个百分点。【局限】由于融合情感特征的语料数量、情感类别与多模态虚假信息数据集有限,模型训练不充分,因此语义增强的融合效果有限。【结论】本文提出的两种融合语义增强方法均能在一定程度上更好地识别虚假信息。

关键词：虚假信息语义增强多模态新浪微博情感分析

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中国民歌多情感识别及情感变化规律分析研究

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数据分析与知识发现 2023年第7期7卷 111-124页

作者：赵萌王昊李晓敏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】采用数字化手段实现中国民歌情感的自动识别,探索民歌情感脉络特征及波动模式。【方法】基于音乐领域通用的Hevner情感模型,引入外部汉语知识对情感词进行语义增强,通过语义距离计算实现人工标注标签的自动映射;构建多模态多情... 详细信息

【目的】采用数字化手段实现中国民歌情感的自动识别,探索民歌情感脉络特征及波动模式。【方法】基于音乐领域通用的Hevner情感模型,引入外部汉语知识对情感词进行语义增强,通过语义距离计算实现人工标注标签的自动映射;构建多模态多情感识别模型MMERM,融合歌词与音频特征实现情感自动标注;将模型迁移至片段歌曲情感识别任务,识别民歌情感变化,对情感脉络特征与波动模式进行统计分析与可视化。【结果】在情感识别方面,语义增强与映射有效提升了标签语义的集中性与区分度,MMERM在粗细粒度歌曲上均有较好表现,粗粒度歌曲上识别精度达82.29%;在规律分析方面,民歌首尾情感脉络呈现[轻盈]→[悲伤,神圣]的变化趋势,波动模式与西方音乐存在明显差异。【局限】民歌信息不足,未对不同时空下的民歌情感特征进行分析。【结论】本文提出的研究方案从数字人文视角为传统音乐领域提供了新的研究范式。

关键词：中国民歌多模态融合多情感识别情感脉络情感波动

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基于机器阅读理解的非遗文本实体抽取研究

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数据分析与知识发现 2022年第12期6卷 70-79页

作者：范涛王昊张卫李晓敏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】针对当前非遗文本实体抽取研究的不足,提出以机器阅读理解方法为基础,通过问答的方式对非遗文本中的实体进行抽取。【方法】构建非遗实体敏感的注意力机制,用于捕捉非遗文本上下文同问题之间的联系,使模型关注同问题相关的非遗... 详细信息

【目的】针对当前非遗文本实体抽取研究的不足,提出以机器阅读理解方法为基础,通过问答的方式对非遗文本中的实体进行抽取。【方法】构建非遗实体敏感的注意力机制,用于捕捉非遗文本上下文同问题之间的联系,使模型关注同问题相关的非遗实体,并建立非遗文本实体抽取模型ICHQA。【结果】将ICHQA模型在标注的非遗语料库中进行实证研究,并同相关基线模型进行对比,结果表明ICHQA在F1指标中表现最优,达87.139%。为凸显模型的优势和增强可解释性,本文还展开了消融实验并对模型输出进行了可视化。【局限】本文提出的模型仅在非遗语料库中进行验证,泛化性测试不够。【结论】利用机器阅读理解进行非遗实体抽取,能够有效利用实体标签的语义特征,提升实体抽取的效果。

关键词：数字人文非物质文化遗产命名实体识别注意力机制机器阅读理解

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面向知识图谱生成的非遗丝织领域实体关系抽取研究

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 179-190页

作者：王昊李晓敏布文茹赵梓博邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 数据工程与知识服务江苏省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

【目的】针对当前非遗领域实体关系抽取与图谱构建研究面临的标注数据缺乏问题,提出一种轻标注关系抽取方案。【方法】以丝织领域文本为数据源,构建SREP模型,结合领域术语词典和LTP工具进行实体识别。随后利用BERT模型将实体及其上下文... 详细信息

【目的】针对当前非遗领域实体关系抽取与图谱构建研究面临的标注数据缺乏问题,提出一种轻标注关系抽取方案。【方法】以丝织领域文本为数据源,构建SREP模型,结合领域术语词典和LTP工具进行实体识别。随后利用BERT模型将实体及其上下文进行向量化表示,并采用多种聚类算法对不同特征组合进行关系抽取实验,以确定最优算法和特征组合。再以Bootstrapping主动学习方式进行关系实例拓展,最终将抽取的关系三元组导入Gephi构建领域知识图谱。【结果】实验结果表明,结合实体中间文本特征与实体类型特征组合的K-means算法在关系抽取实验中取得最优效果,并抽取出5类关系。在关系实例拓展阶段,LR算法较适用于主动学习方法,准确率达到0.860,相较于基线模型提高0.105。【局限】模型效果需要在更大规模数据集、不同文化领域的关系抽取中进一步验证。【结论】本文所提模型能够在降低标注数据依赖的基础上有效提取非遗文本中的实体关系,实现非遗结构化文本的语义挖掘和利用。

关键词：非遗丝织关系抽取知识图谱无监督主动学习

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一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法

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数据分析与知识发现 2019年第4期3卷 90-96页

作者：肖连杰郜梦蕊苏新宁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】解决二分类任务中因类间数据不平衡导致少数类分类准确度低的问题。【方法】提出一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法(ECFCM),即对多数类样本进行基于FCM聚类的欠采样,将聚类中心样本与全部少数类样本组成平... 详细信息

【目的】解决二分类任务中因类间数据不平衡导致少数类分类准确度低的问题。【方法】提出一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法(ECFCM),即对多数类样本进行基于FCM聚类的欠采样,将聚类中心样本与全部少数类样本组成平衡数据集;利用基于Bagging的集成学习算法对平衡数据集进行分类。【结果】在4组不平衡数据集上的Matlab仿真实验结果表明,ECFCM算法的Acc、AUC和F_1提升幅度最高为5.75%(Spambase), 13.84%(Glass2)和7.54%(Spambase)。【局限】本文采用标准数据集验证ECFCM算法的有效性,当采用实际应用中的不平衡数据时,需要有针对性地研究不平衡数据分类算法。【结论】ECFCM算法分类性能良好,在一定程度上有利于提高不平衡数据中少数类的分类准确度。

关键词：不平衡数据模糊C-均值聚类分类欠采样集成学习

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