检索结果-内蒙古大学图书馆

图书情报工作 2024年第23期68卷 30-40页

作者：韩普陈文祺叶东宇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/意义]为了对结构复杂、专业性强的多模态电子病历数据进行深度序化和组织,基于多模态深度学习和自然语言处理方法构建面向中文电子病历的多模态知识图谱,进而为临床决策支持和领域知识服务提供更全面地支撑。[方法/过程]首先对多... 详细信息

[目的/意义]为了对结构复杂、专业性强的多模态电子病历数据进行深度序化和组织,基于多模态深度学习和自然语言处理方法构建面向中文电子病历的多模态知识图谱,进而为临床决策支持和领域知识服务提供更全面地支撑。[方法/过程]首先对多模态数据进行预处理以构建多模态电子病历数据集;接着利用ResNet和BERT预训练模型分别提取医学图像和文本特征;然后基于多层级视觉提示机制的多模态融合方法构建多模态实体关系联合抽取模型;最后使用图数据库存储并可视化呈现电子病历中不同模态知识。[结果/结论]构建面向中文电子病历的多模态知识图谱,进一步丰富该领域文本和图像模态知识关联,推进多模态知识组织的实践范畴,为医疗健康领域知识序化、精准知识服务和深度知识发现奠定基础。

关键词：多模态知识图谱多模态信息抽取电子病历知识组织

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

文献颠覆性创新测度——权重颠覆性指数

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于细粒度深度学习文本分解的感知价值受人格影响研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合学习扩展的非遗陶瓷工艺领域术语库构建及应用

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器阅读理解的非遗文本实体抽取研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合结构和内容的方志文本人物关系抽取方法

引用

数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 318-328页

作者：王永生王昊虞为周泽聿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】在方志信息资源领域内开展关系抽取研究,探究方志文本中蕴含的地域文化传统。【方法】从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录,并构建不同粒度的... 详细信息

【目的】在方志信息资源领域内开展关系抽取研究,探究方志文本中蕴含的地域文化传统。【方法】从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录,并构建不同粒度的人物关系类别;文本内容上引入远程监督的方法进一步提取人物关系记录;最后引入BERT+Bi-GRU+ATT和BERT+FC深度学习模型将人物关系抽取任务转化为人物关系的多标签分类任务,并通过对关系标签修正的方式弱化远程监督引入的噪声对模型精度所产生的影响。【结果】基于多角度融合提出的关系抽取方法具有自动化程度高、关系记录提取率高的特征。深度学习BERT+FC模型在不同类别上F1值的提升幅度可达1%~27%;不同关系类别间表现出一定的亲和性,但类别本质不同;标签修正后的“强共现关系”F1值提高3%。【局限】仅探究了地方志中人物实体间关系,未拓展研究方志文本中其他实体间关系。【结论】基于多角度融合的方法提供了一套方志文本同类型实体关系抽取研究流程,引入深度学习模型增强了关系抽取方法的可移植性。

关键词：地方志关系抽取远程监督 BERT Bi-GRU

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

知识重组视角下古诗典故词关联研究:一种融合细粒度共引关系和语义特征的方法

引用

信息资源管理学报 2024年第6期14卷 131-142页

作者：李晓敏王昊布文茹周抒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) 南京210093

在知识重组相关理论与技术的指导下,对典故文化资源进行语义挖掘和组织,促进典故文化的传承与利用。本文提出了一种融合细粒度共引关系和语义特征实现典故词关联的模型。首先依据古诗与典故词间的引用关系构建共引网络,再将细粒度共引... 详细信息

在知识重组相关理论与技术的指导下,对典故文化资源进行语义挖掘和组织,促进典故文化的传承与利用。本文提出了一种融合细粒度共引关系和语义特征实现典故词关联的模型。首先依据古诗与典故词间的引用关系构建共引网络,再将细粒度共引关系位置共引和情感共引加入到共引网络中,初步构建细粒度共引网络,之后利用Doc2vec获得每个典故词的语义特征,并整合语义特征重构共引网络,最后利用链接预测算法遍历细粒度共引网络,实现典故词的语义关联与组织。同时从路径角度对关联结果进行分析,探索规律性领域知识。本研究构建了一个包含5869个节点和27032条边的共引网络,提出的加入位置共引和情感共引以及语义特征的典故词关联方法效果达到了0.963,且相较于细粒度共引关系,语义特征在典故词关联中作用更为显著。此外,路径角度分析关联结果发现共引网络中的典故词关系紧密,最短路径阶数与典故词对的数量以及相似度均呈负相关关系。

关键词：知识重组典故词共引网络语义特征链路预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：