检索结果-内蒙古大学图书馆

情报工程 2022年第3期8卷 28-51页

作者：揣子昂耿骞潘慧瑶靳健北京师范大学政府管理学院信息管理系北京100875 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 北京师范大学珠海校区政府治理研究中心珠海519085

[目的/意义]为方便民众和政府工作人员快速了解产业政策中的重要内容,本研究提出了一套自动化的产业政策知识图谱构建框架,用于梳理有关政策文本。[方法/过程]具体地,考虑到中文语料的缺乏,本研究利用基于句法分析的三元组抽取模型DSNF... 详细信息

[目的/意义]为方便民众和政府工作人员快速了解产业政策中的重要内容,本研究提出了一套自动化的产业政策知识图谱构建框架,用于梳理有关政策文本。[方法/过程]具体地,考虑到中文语料的缺乏,本研究利用基于句法分析的三元组抽取模型DSNF从产业政策中抽取政策实体和关系,并结合政策分析场景的特点对结果进行调整。由于原始三元组的表达较为分散,本研究利用三元组表示模型TransP和层次聚类模型BIRCH对原始三元组进行表示和归并。[局限]当前模型的性能尚需要在更大规模的数据集上进行检验,并与已有的方法进行比较。[结果/结论]本研究调用并调整了一系列模型用于解决产业政策知识图谱构建过程中的问题,并探索了基于知识图谱的政策分析模式,具有重要的理论和实践意义。

关键词：产业政策知识图谱开放域三元组抽取三元组表示图数据库

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面向出版社富媒体知识的文本分类研究

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情报工程 2019年第2期5卷 40-48页

作者：刘琼昕宋祥王鹏北京市海量语言信息处理与云计算应用工程技术研究中心北京100081 北京理工大学计算机学院北京100081 中国科学技术信息研究所富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室

大数据环境下,出版行业面临着富媒体数据带来的跨媒体数据组织和海量历史数据的挑战。为了形成有效的知识组织,针对富媒体出版社的文本数据具有数据量巨大、标签分层级的特点,本论文使用截断奇异值分解进行降维,应用线性分类核支持向量... 详细信息

大数据环境下,出版行业面临着富媒体数据带来的跨媒体数据组织和海量历史数据的挑战。为了形成有效的知识组织,针对富媒体出版社的文本数据具有数据量巨大、标签分层级的特点,本论文使用截断奇异值分解进行降维,应用线性分类核支持向量机模型,并且设计了多层级分类方法,对富媒体文本进行文本分类。实验表明,在富媒体出版社的文本数据下,本文方法取得了较好的文本分类结果。在150维的文本特征下,区域分类的第二级分类效果最好,其中准确率达到0.98,召回率达到0.76,F1指标达到0.87。

关键词：富媒体文本分类支持向量机降准

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面向模糊主题复杂问句的阶段性查询图生成

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计算机与数字工程 2024年第7期52卷 2055-2060页

作者：邓涵玮刘钊高峰顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院武汉430065 新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100083

论文面向无主题实体和多主题实体的模糊主题复杂问句,提出了一种基于阶段性查询图生成的改进方案。针对无主题实体复杂问句,论文提出了以答案节点为起始节点的查询图构造方案。针对多主题实体复杂问句,论文提出了一种基于规则和Transfor... 详细信息

论文面向无主题实体和多主题实体的模糊主题复杂问句,提出了一种基于阶段性查询图生成的改进方案。针对无主题实体复杂问句,论文提出了以答案节点为起始节点的查询图构造方案。针对多主题实体复杂问句,论文提出了一种基于规则和Transformer编码器的主题实体选取策略,提高了问答的准确性。在四个数据集上的对比实验结果表明,该方法在复杂问题问答上的表现优于最近表现较好的Multi-hopCQA。

关键词：知识图谱问答查询图复杂问句阶段性生成查询图

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融合依存句法和实体信息的临床时间关系抽取

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计算机技术与发展 2024年第1期34卷 128-135页

作者：黄汉琴顾进广符海东武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CT... 详细信息

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CTO时间本体将抽取任务扩展为复杂时间关系抽取。同时针对中文临床文本语义的复杂性,提出了融合依存句法和实体信息的模型学习中文句子的整体信息和实体信息。该模型针对句内时间关系和句间时间关系设计依存特征矩阵引导BERT的编码器聚合全局信息和局部信息,然后导出句子表征向量,在此基础上使用内积和哈达玛积提取丰富的实体信息,最终将句子信息和实体信息导入分类器判断时间关系。与基线模型和其他深度学习模型相比,证明了该模型的有效性。

关键词：时间关系抽取自注意力机制依存句法局部信息实体信息

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临床实践指南结构化和知识化处理研究综述

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情报工程 2018年第2期4卷 4-25页

作者：张迎萍范玉玲胡青梅婧顾进广武汉科技大学、计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 荷兰阿姆斯特丹自由大学计算机系荷兰1081HV IBM中国研究院北京100089 国家广电出版总局富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

临床实践指南是系统开发的多组临床指导意见,用于帮助医生和病人针对特定的临床问题做出恰当的处理、选择,决策适宜的卫生保健服务。目前,临床实践指南大多都是纸质文件,而国内外对于计算机化临床实践指南有两个关键问题:其一是如何将... 详细信息

临床实践指南是系统开发的多组临床指导意见,用于帮助医生和病人针对特定的临床问题做出恰当的处理、选择,决策适宜的卫生保健服务。目前,临床实践指南大多都是纸质文件,而国内外对于计算机化临床实践指南有两个关键问题:其一是如何将基于自然语言的非结构化文本指南转换成基于计算机语言的结构化电子指南(简称:结构化);其二是如何进行知识表示和知识推理,使得计算机能有效和高效地理解并执行结构化的临床实践指南(简称:知识化)。本文介绍了临床实践指南结构化和知识化处理研究现状,其中详细介绍了GEM、DeGel、GMT等将基于自然语言的非结构化文本指南转换成基于计算机语言的结构化电子指南的方法,并对临床实践指南知识化的相关方法如Asbru、GLIF、PROforma、GELLO Engine等做了概述。此外,基于循证医学的方法论,本文探讨了临床实践指南的循证之路,特别是在日新月异的信息时代,临床实践指南当前常用的循证更新方法。最后,本文对临床实践指南存在的问题、发展趋势及研究方向进行了讨论。

关键词：临床实践指南计算机化知识表达知识推理

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基于查询特征表示学习的联邦复杂查询基数估计

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 32-39页

作者：徐娇田萍芳顾进广徐芳芳武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100083

准确的基数估计是实现最佳查询计划的关键因素,现有方法大多基于深度学习来解决基数估计问题。然而,这种基于RDF图模式的方法专注于具有特定拓扑结构的简单查询,适用范围有限,缺乏对现实场景中频繁使用的复杂类查询的支持。为了解决以... 详细信息

准确的基数估计是实现最佳查询计划的关键因素,现有方法大多基于深度学习来解决基数估计问题。然而,这种基于RDF图模式的方法专注于具有特定拓扑结构的简单查询,适用范围有限,缺乏对现实场景中频繁使用的复杂类查询的支持。为了解决以上问题,提出一种基于查询特征表示学习的联邦复杂查询基数估计模型。该模型主要处理带有FILTER或DISTINCT关键字的复杂查询,使用新提出的FILTER查询特征化方法将SPARQL查询表示为特征向量,通过模型预测查询基数。同时使用模型预测DISITINCT查询中唯一行比率。在LUBM数据集上的实验表明,与最先进的基数估计方法相比,该模型在估计质量上表现优异,平均估计误差中位数可达1.16,并对多连接查询的基数估计表现出潜力和可扩展性。

关键词：联邦系统查询优化复杂查询深度学习基数估计

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基于被引位置的数据论文价值分析--以数据期刊Scientific Data为例

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图书情报研究 2022年第2期15卷 41-49页

作者：吴宁王传清黄国彬中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系北京100190 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038 北京师范大学政府管理学院北京100875

[目的/意义]调查目前研究人员对数据论文的引用行为特点,发现数据论文管理和获取过程中的问题,促进数据出版进一步发展。[方法/过程]选取2015-2019年Scientific Data上被引频次最高的数据论文,追溯其在施引文献中出现的位置及上下文,借... 详细信息

[目的/意义]调查目前研究人员对数据论文的引用行为特点,发现数据论文管理和获取过程中的问题,促进数据出版进一步发展。[方法/过程]选取2015-2019年Scientific Data上被引频次最高的数据论文,追溯其在施引文献中出现的位置及上下文,借助EXCEL、“百度图说”等可视化统计工具,将引用位置分为引言、综述、数据/方法、结果、讨论、结论、附录、致谢八个部分进行分类统计,判断数据论文的具体功能并进行总结分析。[结果/结论]数据论文往往在引言和数据/方法部分被大量引用并发挥价值,与传统学术论文相比,数据论文在数据/方法部分的被引更能体现其独特的价值。此外,引用数据论文中数据方法、数据集的内容更能体现数据论文在科学数据共享中发挥的价值。数据论文出版与数据共享模式的高效管理,以及数据论文发表格式的统一规范,可以进一步提高科研效率,维护相关研究人员的权益及学术道德规范。

关键词：数据论文引用位置引用功能科学数据

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注册式研究报告的主要发展障碍剖析

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图书情报研究 2024年第1期17卷 28-34页

作者：朱向峰姜颖黄国彬王传清对外经济贸易大学宣传部北京100029 对外经济贸易大学图书馆北京100029 北京大学信息管理系北京100871 中国科学院文献情报中心北京100190 富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

[目的/意义]注册式研究报告作为开放科学环境中的新兴产品,为研究人员、学术期刊和资助机构传播和分享研究计划和成果提供了重要支持。系统剖析注册式研究报告的主要发展障碍有利于促进开放科学理念与实践的发展。[方法/过程]综合运用... 详细信息

[目的/意义]注册式研究报告作为开放科学环境中的新兴产品,为研究人员、学术期刊和资助机构传播和分享研究计划和成果提供了重要支持。系统剖析注册式研究报告的主要发展障碍有利于促进开放科学理念与实践的发展。[方法/过程]综合运用网络调研法和文献分析法,从研究个体、出版通道和出版生态三个角度全面分析注册式研究报告发展中的主要障碍因素。从研究者个体看,其对于注册式研究报告的认知尚处于低水平阶段;从出版通道看,注册式研究报告的相关建设处于起步阶段;从出版生态看,支持注册式研究报告的生态系统尚在建设中。[结果/结论]从多个角度提出推广注册式研究报告的具体举措,以期促进注册式研究报告的可持续发展:一是加强宣传推广,让更多人接受注册式研究报告;二是完善基础技术设施,优化注册式研究报告生态环境;三是分层分类探索,重点学科领域突破与促进多元实践相结合。

关键词：注册式研究报告开放科学障碍推广

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边缘场景下基于DDQN的容器组调度策略

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计算机技术与发展 2024年第9期34卷 16-22页

作者：王钰童顾进广武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 武汉科技大学大数据科学与工程研究院湖北武汉430065 国家新闻出版署富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室北京100038

工业互联网中存在大量部署于边缘服务器上的在/离线容器服务,这些容器服务一方面承载着低延时,高响应的需求,另一方面又具有错综复杂的调用关系。通常边缘集群的调度策略并未考虑到容器服务之间的依赖关系,这导致具有依赖关系容器服务... 详细信息

工业互联网中存在大量部署于边缘服务器上的在/离线容器服务,这些容器服务一方面承载着低延时,高响应的需求,另一方面又具有错综复杂的调用关系。通常边缘集群的调度策略并未考虑到容器服务之间的依赖关系,这导致具有依赖关系容器服务可能在调度过程中被分散到不同的边缘节点上,并由此产生大量跨节点调用造成额外资源损耗。针对具有依赖关系的容器,该文提出面向边缘场景的容器组调度优化策略。首先通过容器聚类算法CDSC(Container Dependency Spectral Clustering)将有依赖关系的容器划分为一个或多个容器组,使得组内容器依赖强度尽可能的大,组间依赖强度尽可能的小,以减少其进行跨节点调用的频率;再通过引入双深度Q网络模型(Double DQN)将容器组作为基本调度单位,以容器依赖开销,集群和节点内部负载为优化目标,根据边缘节点实际情况自适应学习优化调度策略,使其能应对复杂多变的边缘集群情况。经实验表明,相比于传统的启发式算法和其他深度强化学习算法,该算法在容器服务响应时间、集群和节点负载方面具有明显的优势。

关键词：调度优化深度强化学习容器聚类集群容器依赖开销

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在线同行评义的基于方面级情感分析及论文接受结果的预测

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评价与管理 2023年第2期 92-92页

作者：孟明慧韩茹雪仲江涛周昊旻章成志南京理工大学信息管理系中国南京中国科学技术信息研究所富媒体知识组织与数字出版内容服务重点实验室中国北京

学术文章的同行评议包含了评议人对投稿文章的总体印象和具体评论,其中有大量的情感信息。通过探索同行评议中细化的情感信息,我们可以发现评议者感兴趣的关键方面。这些结果也可以帮助编辑和主席做出最终决定。然而,目前对同行评议方... 详细信息

学术文章的同行评议包含了评议人对投稿文章的总体印象和具体评论,其中有大量的情感信息。通过探索同行评议中细化的情感信息,我们可以发现评议者感兴趣的关键方面。这些结果也可以帮助编辑和主席做出最终决定。然而,目前对同行评议方面的研究是粗粒度的,而且大多集中在对评议对象的整体评价上。因此,本文构建了一个多层次的细粒度的同行评议方面集,以供进一步研究。首先,本文使用多层次方面提取方法从ICLR会议论文的同行评议中提取方面。比较实验证实了该方法的有效性。其次,使用各种深度学习模型对方面的情感进行自动分类,其中LCFS-BERT表现最好。通过计算评论方面级情感分数和论文的接受结果之间的相关性,我们可以找到影响接受的重要方面。最后,本文根据同行评议预测论文的接受结果(接受/拒绝)。最佳的录用预测模型是xGboost取得了87.43%的Macro_F1得分。

关键词：同行评议方面提取情绪分析论文接受结果预测

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