检索结果-内蒙古大学图书馆

中国图书馆学报 2022年第4期48卷 52-66页

作者：杨建林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

明确情报思维与信息思维的内涵及相互关系是推动信息范式与情报范式融合的一项基础性工作。本文从构成维度视角对情报思维概念的内涵进行重新解读，首先对情报学界关于信息、情报、信息思维、情报思维四个概念的现有理解进行归纳总结，... 详细信息

明确情报思维与信息思维的内涵及相互关系是推动信息范式与情报范式融合的一项基础性工作。本文从构成维度视角对情报思维概念的内涵进行重新解读，首先对情报学界关于信息、情报、信息思维、情报思维四个概念的现有理解进行归纳总结，然后从“竞争思维”“信息思维”“系统思维”“批判性思维”“全源性思维”五个关键维度剖析情报思维概念的内涵。研究发现，围绕情报目标或情报问题，这五个维度分别扮演着各自独特的功能角色，其中竞争思维确定情报目标或情报问题，系统思维理解情报目标或情报问题，信息思维描述情报目标或情报问题，批判性思维对各个维度的思维过程与思维结果进行把关，全源性思维对其余四个维度的功能进行补漏，它们之间相互关联、相互作用，组成了一个有机的整体。图2。参考文献44。

关键词：情报思维情报分析信息思维构成维度

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融合学习扩展的非遗陶瓷工艺领域术语库构建及应用

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图书馆论坛 2024年第2期44卷 66-78页

作者：汪琳王昊李晓敏邓三鸿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办公室

文章通过学习扩展的机器学习和深度学习,提出针对非物质文化遗产项目语料的术语抽取及新词发现方法,形成领域术语库并探讨在数字人文领域的应用。首先使用自然语言处理方法对非遗陶瓷语料进行预处理,结合领域术语词表对语料进行标注;然... 详细信息

文章通过学习扩展的机器学习和深度学习,提出针对非物质文化遗产项目语料的术语抽取及新词发现方法,形成领域术语库并探讨在数字人文领域的应用。首先使用自然语言处理方法对非遗陶瓷语料进行预处理,结合领域术语词表对语料进行标注;然后针对Random-CRFs模型,研究词表特征(DICT)、词性特征(POS)、部首特征(Radical)、拼音特征(Pinyin)对术语抽取效果的影响,再对比Random-CRFs、Random-BiLSTM、Random-BiLSTM-CRFs、BERT-BiLSTMCRFs等4个模型对术语抽取效果的影响;最后使用训练完成的模型对测试集语料进行新词识别,对抽取出的候选词进行人工判断,构建包含1,173个术语的非物质文化遗产陶瓷工艺领域术语库,将其应用于非遗项目画像、非遗陶瓷工艺知识图谱和非遗陶瓷工艺术语检索。

关键词：非物质文化遗产领域术语新词发现数字人文

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融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究

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数据分析与知识发现 2021年第9期5卷 31-41页

作者：周泽聿王昊赵梓博李跃艳张小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京210023 金陵图书馆南京210023

【目的】有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能。【方法】提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN(Similarity-GCN)长文本分类模型。首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中... 详细信息

【目的】有效学习文本上下文语境和词语间的关联性,提升文本自动分类的性能。【方法】提出一种融合关联信息的BERT-BiLSTM-SGCN(Similarity-GCN)长文本分类模型。首先,利用BERT得到待分类长文本的词向量初始特征,将其输入BiLSTM模型中捕获语义关系,并将其输出作为图卷积网络的节点表示,其中每个节点代表每个词特征;然后,使用词之间的相似值作为图卷积网络中的节点之间的边表示,并将结合得到的节点表示以构造图结构作为SGCN层表示;最后,将利用SGCN层得到的长文本表示输出至全连接层中得到最终的分类结果。【结果】实验结果表明,针对知网中文文献主题多分类问题,模型分类准确率达到了0.83409,均优于基准模型。【局限】将文本数据处理成单标签进行多分类,未考虑到多标签的分类问题。【结论】所提模型能够有效地对长文本数据进行建模,将BERT、BiLSTM和SGCN模型相结合,可以大大提高模型的分类性能。

关键词：图卷积网络深度学习 BERT 文本分类

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基于Xception-TD的中华传统刺绣分类模型构建

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数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 338-347页

作者：周泽聿王昊张小琴范涛任秋彤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 金陵图书馆南京210023

【目的】将人工智能方法引入数字人文领域中,探讨如何解决中华传统刺绣图像分类背景下刺绣数据集较小、图像特征表示不足以及识别准确率不高等问题,为非物质文化遗产数字保护智能化提供方法支撑。【方法】将深度学习技术运用到刺绣图像... 详细信息

【目的】将人工智能方法引入数字人文领域中,探讨如何解决中华传统刺绣图像分类背景下刺绣数据集较小、图像特征表示不足以及识别准确率不高等问题,为非物质文化遗产数字保护智能化提供方法支撑。【方法】将深度学习技术运用到刺绣图像上,利用图像处理技术提取其相应的特征,采用迁移学习的方法,对Xception模型进行微调改进,进而提出一种基于Xception-TD的中华传统刺绣分类模型,并探讨全连接层的数量与维度以及dropout取值对模型性能的影响。【结果】实验结果表明,针对中华传统刺绣分类的问题,通过微调的方法,发现提高全连接层数量以及增大全连接层维度可以得到更好的刺绣图像特征表示并产生更好的效果。基于Xception-TD中华传统刺绣模型准确率达到0.968 63,均优于基准模型。在进一步刺绣多分类的问题上,准确率也均优于基准模型。【局限】本文数据集仅来源于百度图片与少量人工标记,数据来源不够丰富。【结论】基于迁移学习,并结合微调能够有效提升刺绣分类的准确率。

关键词：数字人文计算机视觉迁移学习 Xception

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一种多粒度多注意力交互匹配网络模型在金融领域智能问答系统的对话改进研究

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 240-250页

作者：周抒王昊施国良石斌裘靖文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 河海大学商学院南京211100

【目的】针对金融领域智能问答系统多轮对话中存在的回复不准确、返回多结果中精确度不足以及一词多义问题,构建多粒度多注意力交互匹配模型。【方法】提出基于BERT的多粒度多注意力交互匹配模型(MGMAI),MGMAI包含预处理层、表示层、注... 详细信息

【目的】针对金融领域智能问答系统多轮对话中存在的回复不准确、返回多结果中精确度不足以及一词多义问题,构建多粒度多注意力交互匹配模型。【方法】提出基于BERT的多粒度多注意力交互匹配模型(MGMAI),MGMAI包含预处理层、表示层、注意力交互层、语义聚合层和对话选择层,聚焦于对话中的关键信息并利用这些信息实现高效的对话匹配。【结果】MGMAI模型被应用于两个公开的多轮对话数据集上进行训练与验证,并在金融领域多轮对话数据上进行微调,实验结果表明,MGMAI在R10@1、R10@2、R10@5指标上比先进的深度语境建模模型高出0.019、0.010和0.007。【局限】仅在金融领域智能问答系统中进行测试,未在其他领域或更多样化的数据集上验证模型的泛化能力。【结论】MGMAI模型能有效提升金融领域智能问答系统中的多轮对话准确度和系统处理多义性问题的能力,对于类似的多轮对话系统,该模型展现出潜在的应用价值和改进空间。

关键词：多轮对话多粒度多注意力

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大数据环境下的情报流程研究

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情报理论与实践 2020年第12期43卷 46-53页

作者：陈祖琴蒋勋葛继科重庆科技学院 401331 江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

[目的/意义]研究大数据环境下的情报流程,探讨情报工作面临的机遇和挑战。[方法/过程]提出以大数据为基础的情报流程理论模型,将情报流程划分为需求明确、情报生成、决策支持三个阶段,并分析大数据环境下各情报环节的运行,梳理各情报环... 详细信息

[目的/意义]研究大数据环境下的情报流程,探讨情报工作面临的机遇和挑战。[方法/过程]提出以大数据为基础的情报流程理论模型,将情报流程划分为需求明确、情报生成、决策支持三个阶段,并分析大数据环境下各情报环节的运行,梳理各情报环节的运行过程和主要内容,展望大数据环境下情报学科的应用前景。[结果/结论]情报流程适应大数据环境做出相应的改变,有利于提高情报工作效率,凸显情报工作在科学研究中的价值,推动社会的发展,增强情报工作的决策支持作用。

关键词：情报流程情报研究大数据情报工作情报模型

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中文术语粒度对其区分能力测度的影响分析

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 143-152页

作者：熊欣王昊张海潮张宝隆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】比较中文术语粒度对不同字段的术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)测度的影响。【方法】将术语区分能力测度应用于题名、关键词、摘要和附加关键词的术语质量评估,在对照组和实验组中使用方差分析对不同学科、字... 详细信息

【目的】比较中文术语粒度对不同字段的术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)测度的影响。【方法】将术语区分能力测度应用于题名、关键词、摘要和附加关键词的术语质量评估,在对照组和实验组中使用方差分析对不同学科、字段及术语粒度的TDC进行差异检测。【结果】当关键词和附加关键词未经处理时,在TDC上的表现为:题名>摘要>附加关键词>关键词;当术语粒度为词时,附加关键词的表现提升,题名>附加关键词>摘要>关键词。【局限】实验数据仅包含5个人文社会科学学科,样本代表性可能存在不足。【结论】中文术语粒度和字段在术语区分能力测度上相互作用,各字段的术语粒度统一为词可降低字段因素的影响。

关键词：术语区分能力术语粒度学术资源检索系统自动标引

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学术数据库中研究主题术语的质量测度及分布研究

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数据分析与知识发现 2020年第6期4卷 91-108页

作者：李轲禹王昊龚丽娟唐慧慧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】对学术数据库中研究主题的索引术语的质量进行测度并探究其分布特点。【方法】从Web of Science、CNKI中采集来自人文、社会和自然科学领域的研究主题的索引术语,构建主题、领域和数据库层次的术语空间,将术语区分能力(Term Dis... 详细信息

【目的】对学术数据库中研究主题的索引术语的质量进行测度并探究其分布特点。【方法】从Web of Science、CNKI中采集来自人文、社会和自然科学领域的研究主题的索引术语,构建主题、领域和数据库层次的术语空间,将术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)作为术语质量评价指标,采用ANOVA分析方法探究不同数据库、领域的研究主题的术语质量分布特点。【结果】不同领域的研究主题的术语质量在字段分布上均满足:"Abstract">平均水平>"Keyword";CNKI的"Title"(Web of Science的"Keyword Plus")与平均水平相比在不同领域中有所差异,但均低于"Abstract";Web of Science的"Title"与"Abstract"相比在不同领域中有所差异,但均高于平均水平。【局限】研究主题不够丰富。【结论】TDC测度方法具有稳定性和可靠性;通过探究研究主题的术语质量分布特点,可以为选择检索字段入口和提高术语质量提供方向与依据。

关键词：索引术语术语区分能力 ANOVA分析检索字段术语质量分布特点

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基于特征融合的声乐分类研究

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数据分析与知识发现 2021年第5期5卷 59-70页

作者：孟镇王昊虞为邓三鸿张宝隆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】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用... 详细信息

【目的】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用于图像特征,将声乐分类问题转化为图像分类问题,最后提出一种融合统计特征和图像特征的深度学习方法。【结果】在声乐分类任务上,基于图像特征的深度学习方法比机器学习方法 F1值提高约6个百分点,基于特征融合的深度学习模型F1值可达到69%以上,超过基于图像特征的深度学习模型3.4个百分点。【局限】实验数据量较小,未能完全发挥深度学习方法的优势。【结论】梅尔频谱图采样参数的设置对深度模型实验结果有较大影响,本文提出的特征融合方法可以有效提升声乐分类性能。

关键词：声乐分类卷积神经网络特征融合音乐信息检索梅尔频谱图

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近十年信息检索领域的研究热点与演化趋势研究——基于SIGIR会议论文的分析

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数据分析与知识发现 2021年第4期5卷 13-24页

作者：李跃艳王昊邓三鸿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

【目的】实时准确地了解信息检索领域的研究热点和演化趋势,为本领域的研究人员提供参考和帮助,对于加速与交叉学科的融合,促进信息检索技术的快速应用具有至关重要的作用。【方法】以SIGIR年会2008-2019年的录用论文作为数据源。首先,... 详细信息

【目的】实时准确地了解信息检索领域的研究热点和演化趋势,为本领域的研究人员提供参考和帮助,对于加速与交叉学科的融合,促进信息检索技术的快速应用具有至关重要的作用。【方法】以SIGIR年会2008-2019年的录用论文作为数据源。首先,采用LDA模型识别并生成主题;其次,根据文献与主题的相似度过滤边缘文献,并通过计算文献主题区分度进行文档多主题划分;接着,通过构建领域主题在时间序列上的演化路径,展示主题的上升、下降及稳定三种演化方式;最后,通过模块化社团结构发现,构建单一主题的细粒度演化路径,充分展示主题群落内部知识单元间的动态演化过程。【结果】本文方法避免了边缘文献对领域主题识别和演化路径造成的干扰,文献多主题划分有助于揭示主题之间的交叉融合。研究发现,目前信息检索领域主要以用户为中心,检索模型不断优化,注重过滤和推荐,注重语义网技术,深度学习方法得到广泛应用,医疗健康等应用领域逐渐成为信息检索领域重点关注的内容。【局限】设置阈值过滤边缘文献并进行文献多主题划分,具有一定的主观性。【结论】智能化与信息化将逐渐成为一种常态,用户对信息检索的需求更加凸显。

关键词：信息检索 LDA 社会网络分析主题演变

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