检索结果-内蒙古大学图书馆

情报学报 2022年第4期41卷 375-387页

作者：张宝隆王昊张卫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 郑州航空工业管理学院信息管理学院郑州450046

学科交叉融合的不断发展使学科自身独特性逐渐被弱化,而独特性是体现学科本质和内涵的重要特征,这对于学科守正拓展创新具有重要意义。本研究提出一种新的指标学科区分能力来对学科内容的差异性进行测度,以分析学科的独特性和交叉性特... 详细信息

学科交叉融合的不断发展使学科自身独特性逐渐被弱化,而独特性是体现学科本质和内涵的重要特征,这对于学科守正拓展创新具有重要意义。本研究提出一种新的指标学科区分能力来对学科内容的差异性进行测度,以分析学科的独特性和交叉性特征。以人文社会学科为例,采用2019年23个学科的题录数据对学科区分能力进行测度,并结合基于PCA (principal component analysis)和ADV (angle-distance based visualization)的空间可视化对学科之间的差异性进行分析。基于此,对比分析学科区分能力与交叉指标的优劣性及相关性,并采用学科互引网络对其区分能力进行验证,探讨学科交叉程度对区分能力的影响。本研究表明,学科区分能力能够很好地测度学科内容差异性;所提出的ADV可视化方法能够准确刻画学科差异性特征;学科区分能力与交叉指标具有相关性,可以互为补充;学科交叉程度对学科区分能力具有消极影响,交叉程度越深,其区分能力就越弱,反之越强。

关键词：学科区分能力内容差异性空间可视化学科交叉学科互引网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数字人文视角下的非物质文化遗产文本自动分词及应用研究

引用

图书馆杂志 2022年第8期41卷 76-83页

作者：胡昊天邓三鸿张逸勤张琪孔嘉王东波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南京农业大学信息管理学院江苏南京210095

文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语... 详细信息

文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。

关键词：非物质文化遗产数字人文预训练模型中文分词 RoBERTa ALBERT

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

古诗词中的探赜索隐:决策层融合大模型修正的典故引用识别方法

引用

科技情报研究 2024年第4期6卷 37-52页

作者：布文茹王昊李晓敏周抒邓三鸿南京大学信息管理学院南京210023 数据工程与知识服务省高校重点实验室(南京大学) 南京210023

[目的/意义]典故作为文学创作中一种重要且广泛使用的修辞手法,对于研究中国古代文学具有不可估量的价值。尽管如此,典故的自动识别技术尚未成熟,目前主要依赖人工识别。因此,对典故的智能识别技术有待进一步深入研究。[方法/过程]文章... 详细信息

[目的/意义]典故作为文学创作中一种重要且广泛使用的修辞手法,对于研究中国古代文学具有不可估量的价值。尽管如此,典故的自动识别技术尚未成熟,目前主要依赖人工识别。因此,对典故的智能识别技术有待进一步深入研究。[方法/过程]文章提出一种决策层融合大模型修正的典故引用识别方法。该方法结合了传统序列标注技术和通用大语言模型,引入提示模板在决策层进行输出融合,以提高识别的准确性。此外,文章还构建了一套专门针对典故识别问题的评价指标体系。[结果/结论]通过泛化式检验,AR_BBC_LP典故识别模型在实验中表现出色,P典、R典、F1典指标分别达到了89.75%、89.38%、89.56%,明显优于现有基线模型。结果表明,该模型不仅提升了传统序列标注模型的性能,还为大语言模型的应用开辟了新领域,也为典故识别及其在中国古代文学研究中的应用提供了新视角和强有力的方法支持。

关键词：典故识别决策层融合序列标注大语言模型提示学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数字人文视角下古诗意象知识抽取及其文化图式构建研究

引用

图书情报工作 2022年第24期66卷 104-117页

作者：张卫王昊李晓敏 Song Min 南京大学信息管理学院南京210023 延世大学文学院首尔03722 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

[目的/意义]古典诗歌意象善于运用物象(源域)隐喻人物或围情感(目标域),然而物象与情感知识目前广泛分布在多源异构的非结构化古诗文本内,尚未组织成具有知识解释体系的文化图式。[方法/过程]针对古诗意象提出一套基于知识本体的文化图... 详细信息

[目的/意义]古典诗歌意象善于运用物象(源域)隐喻人物或围情感(目标域),然而物象与情感知识目前广泛分布在多源异构的非结构化古诗文本内,尚未组织成具有知识解释体系的文化图式。[方法/过程]针对古诗意象提出一套基于知识本体的文化图式构建模式与技术实现方法。首先,定义基于序列标注的物象术语抽取和基于关系分类的物象与情感关系抽取任务。其次,在无学习语料下,搭建中文领域物象术语知识体系,用于文本内物象术语的自动标注;设计基于结构层面的规则模板与内容层面的概念共现约束,用于文本内意象关系的自动生成,进而通过深度学习实现物象术语与意象知识抽取。[结果/结论]基于古诗鉴赏文本开展实验,利用由5个一级类、12个二级类构成的物象知识体系标注29765个物象术语,通过触发词与共现频率约束可获得8977条结构和内容层面的意象关系。基于BERT-BiLSTM-CNN-CRF的物象术语抽取F1值多在95%以上,基于BERT-SE-FC的物象与情感关系抽取准确率均在94%以上,并泛化出大量新物象术语与新意象关系。将意象知识存储形成知识图谱并展开知识关联可知:“喜爱”类专有意象包括<春光,依恋><杨柳,送别>等,构建古诗中将喜爱之情诉诸春日物象的文化图式;“长安”“女子”“明月”等通用物象则能构建多种文化图式来隐喻古诗中的不同情感。

关键词：古诗意象知识抽取知识本体文化图式深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征融合的声乐分类研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

文本表示及其特征生成对法律判决书中多类型实体识别的影响分析

引用

数据分析与知识发现 2021年第7期5卷 10-25页

作者：王昊林克柔孟镇李心蕾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】探索法律判决书中不同模型的实体识别效果,为法律知识库的构建奠定基础。【方法】提取刑事判决书中的庭审过程和法院意见构造数据集,比较人工构造特征的CRFs模型和加入预训练词向量做文本表示的自动生成特征的IDCNN-CRFs模型与B... 详细信息

【目的】探索法律判决书中不同模型的实体识别效果,为法律知识库的构建奠定基础。【方法】提取刑事判决书中的庭审过程和法院意见构造数据集,比较人工构造特征的CRFs模型和加入预训练词向量做文本表示的自动生成特征的IDCNN-CRFs模型与BiLSTM-CRFs模型的实体识别效果,并在少量其他类型法律判决书文本上比较模型的迁移能力。【结果】ALBERT-BiLSTM-CRFs模型实体识别效果最好,F1微平均值达95.28%;IDCNN-CRFs模型的识别效果低于前者,但训练时间是前者的1/6,两个模型均具有较好的迁移能力。【局限】识别的实体多为通用实体,后续考虑标注更多领域特有实体,增强研究对实际应用的参考价值。【结论】法律判决书的实体识别中,ALBERT-BiLSTM-CRFs和IDCNN-CRFs模型比CRFs模型效果更好,且迁移能力更强。

关键词：法律判决书特征生成条件随机场 IDCNN-CRFs ALBERT-BiLSTM-CRFs

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

在线音乐歌单播放量预测及影响因素分析

引用

数据分析与知识发现 2021年第8期5卷 100-112页

作者：刘渊晨王昊高亚琪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】通过预测歌单播放量并探究影响播放量的因素,帮助甄别歌单的优劣,方便在线音乐平台对歌单质量进行把关。【方法】利用爬虫获取网易云音乐歌单的数值特征和文本特征,采用Word2Vec和BERT对文本进行预训练,然后分别建立RF、XGBoost... 详细信息

【目的】通过预测歌单播放量并探究影响播放量的因素,帮助甄别歌单的优劣,方便在线音乐平台对歌单质量进行把关。【方法】利用爬虫获取网易云音乐歌单的数值特征和文本特征,采用Word2Vec和BERT对文本进行预训练,然后分别建立RF、XGBoost、DNN模型对歌单播放量进行多组预测对照实验。【结果】DNN模型的预测准确率要高于RF和XGBoost模型,歌单的初始播放量、评论、收藏、转发数对播放量的影响最为显著,而文本特征会使预测准确率下降。【局限】受到网易云音乐歌单推荐每日更新这一不可控因素的影响,只获取了歌单12h后的播放量数据。【结论】通过构建播放量预测模型,可以帮助在线音乐网站对歌单优劣进行初步判断。

关键词：歌单播放量预测网易云音乐随机森林 XGBoost DNN

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

科技项目及其成果文献的相关性评估研究

引用

情报学报 2022年第2期41卷 155-166页

作者：梁继文杨建林王伟王飞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 江苏省科学技术情报研究所南京210042

科技项目后评估对项目的完成质量与效益进行评判,是科技管理全流程中的核心环节。现有科技项目后评估研究更多的是关注如何构建评估体系和量化评价指标,鲜有基于内容来探讨项目与成果的相关性。本文使用科技报告作为科技项目的补充信息... 详细信息

科技项目后评估对项目的完成质量与效益进行评判,是科技管理全流程中的核心环节。现有科技项目后评估研究更多的是关注如何构建评估体系和量化评价指标,鲜有基于内容来探讨项目与成果的相关性。本文使用科技报告作为科技项目的补充信息,构建基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)架构的相似度计算模型,通过文本语义匹配程度对科技项目-成果文献的相关性评估进行探索。研究结果表明,构建的融合模型可以有效地评估科技项目-成果文献的相关性。此外,本文对项目-成果相关性较低的情况以及科技报告监管过程中存在的问题进行了分析,旨在建设优质科技资源,完善科技项目后评估体系,综合提升科技情报服务效率。

关键词：科技项目科技报告项目后评估成果评估成果相关性

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：