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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基于深度注意力扩散图神经网络的法律文本细粒度分类方法

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数据分析与知识发现 2025年第04期 134-144页

作者：韩普王志伟杜文文张子豪南京邮电大学管理学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学)

【目的】利用解耦技术缓解过度平滑并构建深度图网络学习文本隐藏特征，同时采用注意力扩散机制增强图网络的长距离交互能力，以提升法律文本细粒度分类效果。【方法】提出基于深度注意力扩散图神经网络的法律文本细粒度分类模型FLGNN... 详细信息

【目的】利用解耦技术缓解过度平滑并构建深度图网络学习文本隐藏特征，同时采用注意力扩散机制增强图网络的长距离交互能力，以提升法律文本细粒度分类效果。【方法】提出基于深度注意力扩散图神经网络的法律文本细粒度分类模型FLGNN。首先使用预训练模型BERT作为嵌入层获取长距离语义特征，接着构建文本有向图通过深度图网络捕获文本全局图信息和隐藏特征，最后利用特征融合和节点级注意力机制优化文本特征并进行分类任务。【结果】模型在来自北大法宝数据库的PKULawData数据集上Acc达94.85%，较BERT、DADGNN和RCNN等基线模型分别提升了1.15、3.44和1.72个百分点；在法律合同文本数据集JSCLawData上Acc达90.91%，较BERT、DADGNN和RCNN等基线模型分别提升了1.35、4.19和4.10个百分点。【局限】模型在其他领域的适用性需要进一步探究。【结论】FLGNN模型能捕获法律文本的全局图信息并挖掘深层语义信息，进一步提升了法律文本细粒度分类效果，可为法律领域智能化管理和人工智能提供有效支撑。

关键词：法律文本分类深度图神经网络细粒度分类解耦合注意力扩散

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基于人格预测模型的虚假新闻检测方法

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数据分析与知识发现 2025年第04期 123-133页

作者：吴奇虞为陈俊鹏江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学) 南京财经大学计算机与人工智能学院

【目的】从评论文本中挖掘人格信息，提升虚假新闻检测模型的效率和准确性。【方法】BERT模型学习新闻与评论文本特征，基于BERT模型训练的人格预测模型学习评论用户的大五人格特征，使用新闻与评论文本特征和人格特征预测真假新闻。【... 详细信息

【目的】从评论文本中挖掘人格信息，提升虚假新闻检测模型的效率和准确性。【方法】BERT模型学习新闻与评论文本特征，基于BERT模型训练的人格预测模型学习评论用户的大五人格特征，使用新闻与评论文本特征和人格特征预测真假新闻。【结果】在部分微博公开数据集上进行实验，结果显示人格特征的加入能够提升虚假新闻检测的准确率（+1.96%,90.76%）和F1值（+1.51%,90.60%）。【局限】使用人格预测模型需要一定数量的评论文本，并且模型的可解释性还需要进一步提升。【结论】评论用户的人格特征能够有效提升虚假新闻的识别准确率和F1值。

关键词：虚假新闻检测人格预测模型大五人格特质预训练模型

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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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我国信息安全政策主题挖掘与时空演化特征分析

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数字图书馆论坛 2025年第3期 39-50页

作者：夏书敏朱学芳南京大学信息管理学院南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室

以1994—2024年的信息安全央地政策文本为研究数据，使用BERTopic模型挖掘政策主题，并构建“时间—空间—主题”的三维框架进行主题内容分析与演化分析。从时间维度挖掘，共得到信息系统监管、数据安全产业等59个主题，形成信息保密、... 详细信息

以1994—2024年的信息安全央地政策文本为研究数据，使用BERTopic模型挖掘政策主题，并构建“时间—空间—主题”的三维框架进行主题内容分析与演化分析。从时间维度挖掘，共得到信息系统监管、数据安全产业等59个主题，形成信息保密、信息安全事件应急处理2条显著演化路径；从空间维度挖掘，共得到公共信息平台安全等51个主题，形成3条显著演化路径。研究发现，我国信息安全政策主题演变与技术发展紧密相连；强调信息安全专门化、产业化；中央信息安全政策具有更强的全面性和前瞻性。根据研究结论，提出3点建议，为完善信息安全治理体系提供参考：制定专门性的生成式人工智能信息安全政策；推动提高区域信息安全产业化水平；加强区域政策、央地政策协同性。

关键词：信息安全政策挖掘主题挖掘演化分析 BERTopic模型

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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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