检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 105-121页

作者：郑旭辉王昊宋华李晓敏南京大学信息管理学院南京210023 武汉理工大学管理学院武汉430070 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】运用深度学习方法分析用户生成内容,探究顾客感知价值如何受其人格影响。【方法】提出基于群体知识与细粒度文本分解的研究框架。首先,利用主题模型挖掘商品或服务的感知因素框架用于分解评论,改进的Doc2Vec-IOVO多分类策略计... 详细信息

【目的】运用深度学习方法分析用户生成内容,探究顾客感知价值如何受其人格影响。【方法】提出基于群体知识与细粒度文本分解的研究框架。首先,利用主题模型挖掘商品或服务的感知因素框架用于分解评论,改进的Doc2Vec-IOVO多分类策略计算细粒度的感知价值分数,并基于NLP深度学习模型测量用户大五人格。其次,研究人格对感知价值的影响,采用多种方式分析人格的影响力差异。最后,研究提出人格指标用于预测的价值。【结果】改进策略多级情感识别效果最高准确率达96.50%,相较基准提升18.28个百分点。融入新特征的人格识别准确率最高提升2.66个百分点。神经质、外向型、尽责性与开放性对感知价值有显著影响,神经质为负向影响,其余为正向影响,外向性与神经质的影响力强于其他人格,且利用人格指标使得准确预测用户行为提升3.82~7.72个百分点。【局限】训练数据局限于James英文意识流数据集,缺乏其他语种与领域的数据。【结论】本文提出的细粒度感知因素挖掘评分与基于文本的人格识别方法,可替代问卷调查法,以高效、低成本的方式帮助商家分析用户心理,并预测感知倾向,调整经营策略。

关键词：在线评论自然语言处理人格识别感知价值多级情感分类

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情境化分析视角下的情报素养演化过程概念模型构建研究

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情报学报 2024年第2期43卷 127-139页

作者：申姝婧杨建林刘明月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

我国情报工作的转型与变革对情报人才的培养提出了新的时代要求,如何顺应新时代科技情报工作发展需求,为情报学未来发展输送具备高素养的复合型情报人才是当前值得思考的重要议题。为此,本文厘清现有研究对情报素养的理解,反思其不足并... 详细信息

我国情报工作的转型与变革对情报人才的培养提出了新的时代要求,如何顺应新时代科技情报工作发展需求,为情报学未来发展输送具备高素养的复合型情报人才是当前值得思考的重要议题。为此,本文厘清现有研究对情报素养的理解,反思其不足并明确情报素养内涵的情境化发展需求,进而基于情境化分析视角架构情报素养内涵的结构框架,并构建情报素养演化过程概念模型。研究结果表明,外在环境、情报思维和情报素养演化之间存在紧密的互动机理;模型的要素维度、认知维度、环境维度、结果维度分别体现了情报素养发展演化的支撑、驱动、进阶、归纳四个递进阶段,认知维度在各维度间起到中介传导作用;情报思维在模型运行过程中起到关键的结构与联结作用,情报素养的培养应以情报思维训练为核心手段。

关键词：情报素养情境化分析情报思维人才培养情报学教育

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文献颠覆性创新测度——权重颠覆性指数

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图书情报工作 2024年第5期68卷 87-96页

作者：杨文霞孔嘉闫晓慧邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程和知识服务重点实验室南京210023

[目的/意义]为解决传统颠覆性指数计算过程中不考虑焦点文献的参考文献数量的问题,提出权重颠覆性指数(权重D指数),有助于更加合理有效地评估文献的创新性。[方法/过程]提出一种针对焦点文献的参考文献数量的调整方法——权重颠覆性指数... 详细信息

[目的/意义]为解决传统颠覆性指数计算过程中不考虑焦点文献的参考文献数量的问题,提出权重颠覆性指数(权重D指数),有助于更加合理有效地评估文献的创新性。[方法/过程]提出一种针对焦点文献的参考文献数量的调整方法——权重颠覆性指数,以1950—2023年获得化学诺奖及其对照组的论文为数据来源,一方面,从合理性与有效性两方面对比颠覆性指数与权重D指数;另一方面,针对一篇焦点文献的参考文献被其引证文献多次引用的情况,具体分析焦点文献的创新性、焦点文献的影响力、焦点文献的参考文献的影响力与焦点文献的参考文献收到引用数量的相关性。[结果/结论 ]权重D指数具有合理性,且比传统颠覆性指数更能有效识别论文的创新性;当焦点文献的创新程度和影响力越高时,引证文献越倾向于引用其参考文献;当焦点文献的参考文献影响力越高时,引证文献也倾向于引用其参考文献。

关键词：颠覆性指数 D指数权重D指数创新性

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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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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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失望情绪影响下突发公共危机事件的负面网络谣言传播研究

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情报理论与实践 2024年第5期47卷 167-174页

作者：刘子溪朱学芳李川南京大学信息管理学院多媒体信息研究所江苏南京210023 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

[目的/意义]公共危机事件突发后,经媒体报道,会迅速引起公众的关注,负面情绪下谣言极易在网民间传播。结合网民的失望情绪,探索负面网络谣言传播过程,将为谣言传播的管控提供有力支持。[方法/过程]文章基于病毒动力学模型,引入网民的失... 详细信息

[目的/意义]公共危机事件突发后,经媒体报道,会迅速引起公众的关注,负面情绪下谣言极易在网民间传播。结合网民的失望情绪,探索负面网络谣言传播过程,将为谣言传播的管控提供有力支持。[方法/过程]文章基于病毒动力学模型,引入网民的失望情绪状态,构建突发公共危机事件的负面网络谣言传播模型,并通过仿真分析探究负面网络谣言动态传播过程。[结果/结论]研究发现,网民认同突发公共危机事件谣言的感染率、网民对突发公共危机事件应对的感知失望参数与负面网络谣言传播人数和谣言数比率密切相关,结合这些因素提出应对策略有利于对突发公共危机事件负面网络谣言传播的管控。

关键词：突发公共危机事件病毒动力学模型网络谣言传播失望情绪仿真分析

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融合迁移学习与文本增强的中文成语隐喻知识识别与关联研究

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数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 167-183页

作者：张卫王昊陈玥彤范涛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】识别中文成语情感隐喻,构建融合字面外在事物(源域知识)以及隐喻使用者内在态度或情感(目标域知识)的成语知识图谱。【方法】提出一套融合迁移学习和文本增强的成语情感隐喻知识识别方案。首先,爬取成语及其外在事物类别获取外... 详细信息

【目的】识别中文成语情感隐喻,构建融合字面外在事物(源域知识)以及隐喻使用者内在态度或情感(目标域知识)的成语知识图谱。【方法】提出一套融合迁移学习和文本增强的成语情感隐喻知识识别方案。首先,爬取成语及其外在事物类别获取外部知识;随后,迁移情感词典获取学习语料,将成语集和情感词典匹配到的成语用于第一轮迁移学习,将情感词典中除首轮测试集的所有情感词作为训练集进行第二轮迁移;引入汉语知识增强文本数据克服成语隐喻特征所导致的弱情感语义,对比BERT嵌入的[CLS]与平均池化方案,采取主流深度学习模型进行验证;归纳最优模型对未匹配的成语进行层次分类并将其与匹配到的合并获得成语内部知识。【结果】平均池化的准确率相较[CLS]提升4.69个百分点,加入成语释义使准确率提升超过13个百分点;第二轮迁移的各级情感精度多在80%以上,原先语料规模较小的情感类别提升最高可达6.25个百分点。【局限】受限于部分情感类别语料数量,分类精度有待提升。【结论】本文方案能够有效识别成语的情感隐喻知识,内外知识的关联为成语知识服务打下了基础。

关键词：成语知识图谱隐喻知识迁移学习文本增强多层情感分类

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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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数字人文视域下中国行政区划地名演化知识库构建及分析研究

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数据分析与知识发现 2022年第11期6卷 139-153页

作者：李晓敏王昊李跃艳赵萌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

【目的】利用关联数据技术对地名沿革的演变过程进行研究,更好地发挥地名的文化传承作用。【方法】构建中国地名演化知识库CGNE_Onto,制定演变类型强弱标志词识别历史沿革数据中的演变类型句,再利用BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型识别演... 详细信息

【目的】利用关联数据技术对地名沿革的演变过程进行研究,更好地发挥地名的文化传承作用。【方法】构建中国地名演化知识库CGNE_Onto,制定演变类型强弱标志词识别历史沿革数据中的演变类型句,再利用BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型识别演变类型句中的时间和地名实体,将识别出的时间和地名实体作为本体中的类构建本体知识库,同时从直接路径关系和间接路径关系角度对构建好的行政区划地名演化本体知识库进行可视化展示。并对各朝代不同演变类型的数量以及形成原因进行统计分析。【结果】实验结果表明,所提模型能够多角度、直观地展示地名演变情况,为地名数据的分析挖掘提供了一种新的思路。【局限】数据集规模较小,造成演变特征词也有一定的局限。【结论】构建的地名演化知识库能够直观、清晰地展现地名从古至今的演变情况,以及各朝代演变类型的情况。

关键词：数字人文本体知识库地名演变模式匹配实体识别

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AR呈现型智慧知识服务模式的用户采用行为意愿研究

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情报科学 2024年第1期42卷 19-29页

作者：刘子溪朱学芳南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

【目的/意义】随着元宇宙相关技术发展,增强现实(AR)技术被广泛关注及应用。探究应用AR技术呈现知识的智慧知识服务模式中用户采用行为意愿影响机理,可为AR呈现型智慧知识服务模式的管理策略制定与实施提供理论指导。【方法/过程】本文... 详细信息

【目的/意义】随着元宇宙相关技术发展,增强现实(AR)技术被广泛关注及应用。探究应用AR技术呈现知识的智慧知识服务模式中用户采用行为意愿影响机理,可为AR呈现型智慧知识服务模式的管理策略制定与实施提供理论指导。【方法/过程】本文通过招募人员参与体验AR呈现型智慧知识服务模式,并利用问卷调研收集数据,基于双重加工框架构建结构方程模型探究对采用行为意愿的影响路径,并采用潜调节结构方程探究自我能力认知的调节作用。【结果/结论】研究发现在AR呈现型智慧知识服务模式体验中,现实性、交互性对用户的感知实用性价值和享乐性价值的积极影响显著,用户的感知实用性价值和享乐性价值对用户的采用行为意愿的积极影响显著,自我能力认知显著调节现实性对用户的感知实用性价值的影响。【创新/局限】从用户自我能力认知以及AR技术的现实性、交互性的角度探究AR呈现型智慧知识服务模式的采用行为意愿,丰富了智慧知识服务采用行为的研究视角。但本文仅通过单一科普知识的实验情景探究行为机理,实际情况更为复杂,用户受到的影响因素更多,后续还需探究更多可能存在的影响因素以进一步诠释作用机理。

关键词：增强现实智慧知识服务采用行为意愿双重加工框架潜调节结构方程

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