检索结果-内蒙古大学图书馆

现代情报 2021年第11期41卷 111-119页

作者：陈芳杨建林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]探索量化研究、质性研究和计算社会学在社会影响力评价中的应用,为制定合理、全面的科研成果社会影响力评价方案提供范式和方法基础。[方法/过程]收集Google Scholar、Elsevier、Emerald、CNKI、万方数据库中社会影响力评价... 详细信息

[目的/意义]探索量化研究、质性研究和计算社会学在社会影响力评价中的应用,为制定合理、全面的科研成果社会影响力评价方案提供范式和方法基础。[方法/过程]收集Google Scholar、Elsevier、Emerald、CNKI、万方数据库中社会影响力评价文献,本文通过文献调研和比较分析方法对科研成果社会影响力评价涉及的评价方法、范式原则、评价方案进行综合分析和论述。[结果/结论]目前常用的科研成果社会影响力评价方法包含指标体系构建、文献计量学、案例研究与社会网络分析。在信息技术的快速发展下,科研成果评价更应聚焦社会影响、凸显人文关怀;整合多源的、可用于评价的信息;并加强质性研究在评价中的应用。在方案制定和技术实现上,应注重构建分面评价体系;建设影响力分析数据库;运用文本挖掘技术探索科研成果的广泛性社会影响。

关键词：社会影响力评价科研成果评价评价方法评价方案

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基于引用时间视角的高被引论文内外部特征与其被引量的关系研究

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现代情报 2021年第12期41卷 131-143页

作者：许林玉杨建林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]文章基于引用时间视角,探讨高被引论文内外部特征与被引量的关系,具体的研究问题包括3个方面:①高被引论文的内外部特征与其初始被引量、长期被引量的关系;②高被引论文的内外部特征与历年被引量的关系;③高被引论文的内外... 详细信息

[目的/意义]文章基于引用时间视角,探讨高被引论文内外部特征与被引量的关系,具体的研究问题包括3个方面:①高被引论文的内外部特征与其初始被引量、长期被引量的关系;②高被引论文的内外部特征与历年被引量的关系;③高被引论文的内外部特征与引文累积速度的关系。目的是为高被引论文的预测提供依据。[方法/过程]在对高被引论文被引量进行过度分散检验的基础上,选择负二项回归及多元线性回归方法探究高被引论文内外部特征与其被引量的关系。[结果/结论]结果表明:高被引论文内外部特征共同影响被引量,其对被引量的影响亦表现出一定的差异性:高被引论文内外部特征对初始被引量的作用更大,而对长期被引量影响较小;国家合作规模、学科数量、基金资助、期刊质量以及开放获取等特征变量对历年被引量的影响较大,且表现出一定的规律性;跨国合作、基金资助、高影响因子期刊、开放获取等特征变量对引文累积速度具有较大的促进作用。

关键词：高被引论文内外部特征被引量引文累积速度负二项回归

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基于情报学招聘实体挖掘的情报学教育及人才培养分析

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情报理论与实践 2021年第1期44卷 8-17页

作者：胡昊天王东波邓三鸿宋天睿叶文豪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 南京农业大学信息管理学院江苏南京210095

[目的/意义]为了帮助情报学学科背景的就业人员掌握市场对情报学人才的具体需要,为情报学的教育者拟定情报学的教育体系和人才培养的目标提供指导。[方法/过程]采集国内各大招聘网站情报学相关职位招聘公告,构建情报学招聘语料库,基于CR... 详细信息

[目的/意义]为了帮助情报学学科背景的就业人员掌握市场对情报学人才的具体需要,为情报学的教育者拟定情报学的教育体系和人才培养的目标提供指导。[方法/过程]采集国内各大招聘网站情报学相关职位招聘公告,构建情报学招聘语料库,基于CRF机器学习模型和Bi-LSTM-CRF、BERT、BERT-Bi-LSTM-CRF深度学习模型,从语料库中抽取5类情报学招聘实体进行挖掘分析。[结果/结论]通过在已有2000篇经过标注的职位招聘公告语料库上开展情报学招聘实体自动抽取对比实验,识别效果最佳的CRF模型的整体F值为85.07%,其中对"专业要求"实体的识别F值达到了91.67%。BERT模型在"专业要求"实体识别任务中更是取得了92.10%的F值。使用CRF模型对全部符合要求的5287篇招聘公告进行实体抽取,构建了情报学招聘实体社会网络,并通过信息计量分析与社会网络分析的方式挖掘隐含知识。

关键词：情报学命名实体识别深度学习 BERT 社会网络分析招聘人才培养

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基于文献计量与主题分析的预印本与期刊载文特征对比研究

中文科技期刊数据库（文摘版）图书情报

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中文科技期刊数据库（文摘版）图书情报 2024年第10期 0153-0159页

作者：杜潇霖虞为陈俊鹏江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京财经大学信息工程学院江苏南京320113

本文从外部、内容两个维度对比预印本与期刊载文特征,旨在证明二者能够优势互补。选取bioRxiv、medRxiv、Scopus、Altmetric网站为数据源,通过文献计量方法分析外部特征,并采用BERTopic模型结合二维象限主题对比法分析内容特征。研究发... 详细信息

本文从外部、内容两个维度对比预印本与期刊载文特征,旨在证明二者能够优势互补。选取bioRxiv、medRxiv、Scopus、Altmetric网站为数据源,通过文献计量方法分析外部特征,并采用BERTopic模型结合二维象限主题对比法分析内容特征。研究发现,预印本在突发公共事件中存在独特优势,应扬长避短,发挥灵活性优势,填补交流空窗;发挥合作性优势,增进作者合作;发挥理论学术性优势,鼓励理论创新,更好地发挥预印本在学术交流中的作用。

关键词：预印本主题分析文献计量开放科学 BERTopic

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红色主题剧对青少年红色文化教育的价值体现

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边疆经济与文化 2023年第6期 112-118页

作者：余娇邓三鸿王蔚萍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 江苏蚂蚁云数据技术有限公司南京210023

从青少年用户观剧角度出发,试图通过挖掘该群体用户的观剧体验,探究红色主题剧在青少年红色文化教育中的实际影响价值,为更好地开展青少年红色文化教育,提升青少年红色文化水平提供建议。以哔哩哔哩网络视频平台上《觉醒年代》作品的用... 详细信息

从青少年用户观剧角度出发,试图通过挖掘该群体用户的观剧体验,探究红色主题剧在青少年红色文化教育中的实际影响价值,为更好地开展青少年红色文化教育,提升青少年红色文化水平提供建议。以哔哩哔哩网络视频平台上《觉醒年代》作品的用户评论为研究代表,通过主题挖掘与情感分析方法研究该剧对青少年文化教育产生的具体影响。结果表明,以《觉醒年代》为代表的红色主题剧对积极传播红色文化、提升青少年红色文化水平有显著效果;同时,分析结果也表明只有充分挖掘红色题材的时代内涵与当代价值,寻求革命精神与现代思想的柔和,红色主题剧才更能在新时代红色文化宣传中发挥出应有的教育作用。

关键词：红色影视主题挖掘情感分析红色教育

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图像语义特征的探索及其对分类的影响研究

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情报科学 2021年第10期39卷 107-117页

作者：高亚琪王昊刘渊晨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】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风格,将图像描述特征划分为三... 详细信息

【目的/意义】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风格,将图像描述特征划分为三个层次,探究特征融合的特点,寻求能有效表达图像语义的特征。分别采用SVM、CNN、LSTM及迁移学习方法实现图像风格分类,并将算法组合以提高分类效果。【结果/结论】基于迁移学习的ResNet18模型提取的深层特征能够较好地表达图像的高级语义,将其与SVM结合能提高分类准确率。特征之间并不总是互补,在特征选择时应避免特征冗余,造成分类效率下降。【创新/局限】本文定义的风格数目较少,且图像展示出的风格并不绝对,往往可以被赋予多种标签,今后应进一步丰富图像数据集并尝试进行多标签分类。

关键词：图像分类特征融合迁移学习 ResNet18 风格语义

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医学信息领域人工智能技术的主题漂移与未来展望——基于JCR 26本医学信息期刊文本的命名实体识别

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现代情报 2022年第10期42卷 163-176页

作者：徐璐璐杨嘉乐康乐乐南通大学图书馆江苏南通226019 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 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019

[目的/意义]在过去数十年中,医学信息研究领域被人工智能技术的重构。为厘清人工智能技术发展对医学信息研究领域带来的影响,本研究采用命名实体对医学信息领域人工智能技术进行识别,深入揭示其主题漂移特征与演化趋势,并提出3点未来展... 详细信息

[目的/意义]在过去数十年中,医学信息研究领域被人工智能技术的重构。为厘清人工智能技术发展对医学信息研究领域带来的影响,本研究采用命名实体对医学信息领域人工智能技术进行识别,深入揭示其主题漂移特征与演化趋势,并提出3点未来展望。[方法/过程]研究中首先采集了JCR中26本医学信息期刊题录信息,而后利用Vosviewer可视化分析人工智能技术的总体分布,在此基础上采用3种深度学习模型对人工智能技术进行命名实体识别和对比,最后分5个时间段梳理其主题漂移并提出3点展望。[结果/结论]Vosviewer可视化显示20年来人工智能技术在医学信息领域占据重要地位;3种深度学习模型对比发现,基于Attention的Bi LSTM-CRF模型的命名实体识别结果最优,F1值提高到88.40%;在5个时间段内,医学信息领域人工智能主流技术以高、中频词为代表围绕着传统型技术且相对稳定,分支技术以低频词为代表则出现深度学习等复杂性技术且随时间有所改变,并呈现直觉(经验发掘)→支持(深入理解)→策略(强化分析)→后推理(支撑决策)→前推理(提前预测);即整体进入较为理性和务实状态,尚缺爆发性变革但确有一定程度变化的主题漂移演化脉络。对此,本文从技术、应用和并行层面提出3点未来展望,以期加强对人工智能在处理医学信息上优、缺点的认知,为更精准地挖掘多源数据提供优质医学诊断具有理论和现实意义。

关键词：医学信息人工智能技术命名实体主题漂移 BERT模型双向长短期记忆网络条件随机场注意力机制

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面向网络虚假医疗信息的识别模型构建研究——一种基于预训练的BERT模型

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情报科学 2021年第12期39卷 165-173页

作者：赵月华朱思成苏新宁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】解决获取虚假网络医疗信息数据集时专业知识不足的问题,帮助在小样本领域构建虚假网络医疗信息识别模型。【方法/过程】本文提出一种基于权威辟谣信息转化提取构建网络虚假医疗信息数据集的思路,并依次构建传统机器学习模... 详细信息

【目的/意义】解决获取虚假网络医疗信息数据集时专业知识不足的问题,帮助在小样本领域构建虚假网络医疗信息识别模型。【方法/过程】本文提出一种基于权威辟谣信息转化提取构建网络虚假医疗信息数据集的思路,并依次构建传统机器学习模型、CNN模型和BERT模型进行分类识别。【结果/结论】结果表明,基于辟谣信息能够实现以较低成本、不依赖专家标注构建虚假医疗信息数据集。通过对比实验发现,基于微博数据预训练的BERT模型准确率为95.91%,F1值为94.57%,相比于传统机器学习模型和CNN模型提升分别接近6%和4%,表明本文构建的基于预训练的BERT模型在网络虚假医疗信息识别任务上取得了更好的效果。【创新/局限】本文提出的方法能以较低成本建立专业领域的虚假信息数据集,所构建的BERT虚假医疗信息识别模型在小样本领域也具有实用价值,但在数据集规模、深度学习模型对比、模型性能评价指标等方面还有待拓展与延伸。

关键词：虚假信息识别虚假医疗信息 BERT模型深度学习在线医疗信息

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面向汉语历史事件元素识别的深度学习模型构建及实现

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情报理论与实践 2021年第5期44卷 166-172页

作者：王昊王雪颖孟镇吴志祥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 南京工业大学经济管理学院江苏南京211816

[目的/意义]命名实体识别作为文本挖掘领域的一个研究重点,是信息检索、问答系统、信息抽取等多个领域的研究基础。目前针对历史文本的研究相对较少,尤其缺乏历史文本中的命名实体识别相关研究。[方法/过程]为了较好地识别出历史事件名... 详细信息

[目的/意义]命名实体识别作为文本挖掘领域的一个研究重点,是信息检索、问答系统、信息抽取等多个领域的研究基础。目前针对历史文本的研究相对较少,尤其缺乏历史文本中的命名实体识别相关研究。[方法/过程]为了较好地识别出历史事件名,笔者尝试建立深度学习模型BiLSTM-CRF进行命名实体识别。此外,基于这种模型识别了时间、地点、人物这三个辅助元素作为事件的补充信息,对不同实体的识别特性进行对比分析。[结果/结论]发现历史事件名实体识别F1值能达到95.02%。对于辅助实体元素,除地点实体F1值低于80%,其他实体元素均表现较好,F1值能达到80%以上,说明该模型具有良好的识别性及可移植性。[局限]数据标注量还不够充分,标注粒度还可以进一步细化。

关键词：命名实体识别历史事件名事件辅助元素 Bi LSTM-CRF 深度学习模型

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iSchools培养计划知识挖掘下的情报学教育及人才培养

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情报理论与实践 2021年第2期44卷 26-32页

作者：刘浏伊凡王东波汪磊程书文叶文豪南京农业大学信息管理学院江苏南京210095 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 南京大学江苏南京210083

[目的/意义]情报学作为信息科学群的一个分支学科,在大数据时代呈现出更高的职责要求,iSchool这一高校信息学院联盟培养符合新时代需求的信息领域人才。[方法/过程]为探索情报学学科的教学模式和特点,文章以iSchool培养计划为研究对象,... 详细信息

[目的/意义]情报学作为信息科学群的一个分支学科,在大数据时代呈现出更高的职责要求,iSchool这一高校信息学院联盟培养符合新时代需求的信息领域人才。[方法/过程]为探索情报学学科的教学模式和特点,文章以iSchool培养计划为研究对象,分别基于Bi-LSTM-CRF和BERT深度学习方法,构建能力和研究领域的自动抽取模型,挖掘其中情报学科教学信息。在模型的基础上,完成iSchool培养计划的知识挖掘,统计iSchool院校对学生的能力要求以及主要的研究领域,并按照iSchool等级进行系统和深入的统计分析。[结果/结论]在上述分析的基础上,发现和总结当前情报学教育的发展态势,为我国情报学教育体系设计提供切实可行的建议。

关键词：知识挖掘 iSchools 情报学教育情报学教学深度学习情报人才培养

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