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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基于FIS模型的学者学术代表作遴选研究

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情报理论与实践 2024年第9期47卷 99-106页

作者：闫晓慧张逸勤杨文霞巩洪村邓三鸿南京大学信息管理学院江苏南京210023 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]在“大力推行优秀成果和代表作评价”的背景下,如何科学地遴选学术代表作是摆在所有学者面前的一个重要研究问题,尤其是一般学者的代表作遴选更加值得关注。[方法/过程]在阐述了模型构建基本思想的基础上,文章从期刊影响因... 详细信息

[目的/意义]在“大力推行优秀成果和代表作评价”的背景下,如何科学地遴选学术代表作是摆在所有学者面前的一个重要研究问题,尤其是一般学者的代表作遴选更加值得关注。[方法/过程]在阐述了模型构建基本思想的基础上,文章从期刊影响因子、即时被引频次和内容相似度三个方面构建了适合一般学者代表作遴选的FIS模型。利用陕西省自然科学优秀论文获得者的学术论文进行学术代表作遴选实证研究,并从内部和外部两个方面进行了对比分析。[结果/结论]构建的FIS模型具有一定的比较优势和实际意义,能够更科学地遴选代表作,在一定程度上有助于推动学术繁荣和进步。

关键词：学术代表作学者评价影响因子即时被引频次内容相似度

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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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基于引用情感的跨学科知识内化规律——以我国图书情报学科为例

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情报杂志 2024年第4期43卷 200-206,F0003页

作者：姜霖顾继光南通大学经济与管理学院南通226019 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

[研究目的]不同学科知识的相互整合是交叉研究领域形成和发展的基础。对交叉领域知识整合过程的理解有助于为新的学科知识生长点的发现提供崭新的视角和分析方法,推动知识创新。[研究方法]利用自然语言处理技术,从跨学科引用文本中抽取... 详细信息

[研究目的]不同学科知识的相互整合是交叉研究领域形成和发展的基础。对交叉领域知识整合过程的理解有助于为新的学科知识生长点的发现提供崭新的视角和分析方法,推动知识创新。[研究方法]利用自然语言处理技术,从跨学科引用文本中抽取跨学科知识单元,通过引证关系,以知识点语义匹配关系为线索,识别知识吸纳和内化的过程路径,并结合情感分析方法对跨学科知识在内化过程中被接纳程度进行量化。[研究结论]研究表明,我国图情领域研究与众多学科存在内在知识关联,但不同来源跨学科知识在知识内化过程中存在特征差异。未来可以进一步优化研究方法并在更多研究领域开展实证研究。

关键词：图书情报学科图情领域引用情感知识内化交叉学科知识流动

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基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 53-62页

作者：张伟徐宗煌蔡鸿宇韩普石进南京大学信息管理学院南京210023 南京邮电大学管理学院南京210003 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】利用在线健康社区文本依存句法结构中蕴含的情感知识进行情感分析,提出一种基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析模型WoBEK-GAT。【方法】首先,采用WoBERT Plus实现动态词嵌入;其次,利用卷积神经网络(CNN)和双向长短... 详细信息

【目的】利用在线健康社区文本依存句法结构中蕴含的情感知识进行情感分析,提出一种基于情感增强和知识融合的在线健康社区情感分析模型WoBEK-GAT。【方法】首先,采用WoBERT Plus实现动态词嵌入;其次,利用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)提取语义特征;最后,通过情感增强和知识融合策略将剪枝依存句法树中的关键句法信息与外部情感知识充分融合,并输入图注意力网络(GAT)中进而输出情感类别。【结果】在构建的中文数据集上进行对比实验,实验结果表明WoBEK-GAT模型MacroF1值达到88.48%,较基准模型CNN、BiLSTM和GAT分别提升15.49、14.15和13.15个百分点。【局限】未考虑图片和语音等多模态信息中的情感知识。【结论】依存句法信息的加入以及情感增强策略和知识融合策略的结合能够有效提升模型的情感分析能力。

关键词：在线健康社区情感分析情感增强知识融合图注意力网络

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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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基于时间序列异常检测的热点事件发现

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数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 131-142页

作者：杨欣谊马海云朱恒民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 南京邮电大学管理学院南京210003

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结... 详细信息

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结合异常时点话题的高频词与高相关文档发现激发讨论的现实事件。【结果】以新浪微博河南暴雨的相关发帖为例,发现涉及灾情态势、应急管理以及社会响应等方面的话题。异常检测与分析表明,灾情态势类话题的公众关注度最高,雨情预警及相应防汛行动等是热点事件;应急管理中的抢险救援工作与事故调查情况能够激发讨论;在社会响应方面,受灾者互救事迹、公益捐赠事迹易引发关注。【局限】数据集较小,因而在异常时点检测的阈值判断中使用人工观察设定阈值的方式,在面对较大数据集时需要使用自动阈值确定方法。【结论】话题热度时间序列的异常检测能够发现社平台的热点事件,且在舆情响应中,管理部门需要从救援、预防和恢复三方面出发,及时发布预警信息,公开救灾情况及事故调查情况等回应公众关切,并通过救援、互助、捐赠等事迹的宣传引导积极健康的舆论走向。

关键词：异常检测话题热度时间序列社团检测在线社交平台

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全评价视域下面向我国学术成果评价工作的学术知识图谱构建方案研究

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图书馆杂志 2025年第2期44卷 35-46页

作者：王左戎邓三鸿宋欣雨杨文霞王昊南京大学信息管理学院江苏南京210023 数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学)

利用大数据等技术手段全面认知学术成果的多元价值成了近年来我国学术成果评价工作的重要目标,学术知识图谱作为一项渐趋成熟的语义组织技术为该目标的实现提供了新的实践思路。本研究首先在全评价体系框架的指导下对不同维度评价研究... 详细信息

利用大数据等技术手段全面认知学术成果的多元价值成了近年来我国学术成果评价工作的重要目标,学术知识图谱作为一项渐趋成熟的语义组织技术为该目标的实现提供了新的实践思路。本研究首先在全评价体系框架的指导下对不同维度评价研究场景中的信息组织需求进行梳理,并对学术知识图谱应用于成果评价工作的可行性进行理论分析,其次在场景化信息需求的指导下分别从内容和技术层面提出面向学术成果评价场景的学术知识图谱构建框架,最后结合当前我国学术评价改革背景提出针对性的图谱构建策略,以期为我国学术成果评价辅助工具的开发与实施提供参考,为学术成果评价工作的开展提供更为全面和准确的数据支持,从信息组织的角度推进我国学术成果评价工作的改革与发展。

关键词：全评价学术评价知识图谱信息组织

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基于模态融合增强的谣言检测研究

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数据分析与知识发现 2024年

作者：蒋超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

[目的]针对目前多模态谣言检测领域模态融合程度不足的问题，提出一种基于模态融合增强的模型MNEF，提升模型在多模态谣言检测问题上的准确率。[方法]提取图像的在频率域处理后的特征作为一种补充模态，并使用特征融合工程对三种模态的... 详细信息

[目的]针对目前多模态谣言检测领域模态融合程度不足的问题，提出一种基于模态融合增强的模型MNEF，提升模型在多模态谣言检测问题上的准确率。[方法]提取图像的在频率域处理后的特征作为一种补充模态，并使用特征融合工程对三种模态的特征向量进行融合，以捕获模态之间的深层语义联系。[结果]相较于所选取的最优基线模型在准确性上分别高出3.02%，0.81%；同时，进一步的消融实验显示，MNEF比三个消融模型在准确率上分别高出2.13%，4.68%，5.07%。[局限]由于增加了频率域的处理分支，模型整体的复杂度与计算量有所上升。同时，模型仅基于图像与文本进行处理，未能考虑到其他模态的谣言。[结论]在使用频率域处理与特征融合进行模态增强后，模型可以捕获到模态之间的深层语义联系。

关键词：谣言多模态模态特征融合

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