情报学术语承载了情报学科基础知识与核心概念。从概念维度梳理与分析情报学术语对推动学科发展、助力下游知识挖掘任务具有重要意义。面对数量快速增长的科技文献,自动术语抽取替代了人工筛选,但现有方法严重依赖大规模标注数据集,难以迁移至低资源场景。本文设计了一种生成式情报学术语抽取方法(generative term extraction for information science,GTX-IS),将传统基于序列标注的抽取式任务转化为序列到序列的生成式任务。结合小样本学习策略与有监督微调,提升面向特定任务的文本生成能力,能够在低资源有标签数据集场景下较为精准地抽取情报学术语。对于抽取结果,本文进一步开展了情报学领域术语发现及多维知识挖掘。综合运用全文科学计量与信息计量方法,从术语自身、术语间关联、时间信息等维度,对术语的出现频次、生命周期、共现信息等进行统计分析与知识挖掘。采用社会网络分析方法,结合时间维度特征,从术语角度出发,完善期刊的动态简介,探究情报学研究热点、演变历程和未来发展趋势。本文方法在术语抽取实验中的表现超越了全部13种主流生成式和抽取式模型,展现出较强的小样本学习能力,为领域信息抽取提供了新的思路。
[目的]基于内容创新力、社会传播力与学术影响力构建三维学术期刊评价指标,并进行实证研究,为学术期刊评价提供新思路。[方法]选择2018年Web of Science中Library and Information Science(LIS)学科期刊中Article类型论文占比≥80%的期...
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[目的]基于内容创新力、社会传播力与学术影响力构建三维学术期刊评价指标,并进行实证研究,为学术期刊评价提供新思路。[方法]选择2018年Web of Science中Library and Information Science(LIS)学科期刊中Article类型论文占比≥80%的期刊作为研究对象,先分别计算每种期刊的3个指标得分和综合评分,再对其进行相关性分析、信度分析、效度分析、排序分析、稳健性分析和3个指标分布情况分析。[结果]多维学术期刊评价指标具有合理性、有效性和可靠性;大部分期刊在3个维度的数值都不高,只有少部分期刊在某一个或者某两个维度上数值较高;高社会传播力和学术影响力维度基本以Q1区和Q2区期刊为主,在内容创新力维度上,则是出现多个JCR分区期刊共存的情况。[结论]多维学术期刊评价为期刊评价领域带来的新的研究思路,是对现有评价机制的补充。
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