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[目的/意义]针对戏曲类视频资源内容的管理难题,旨在构建一个戏曲类视频领域本体,以情节、事件、实体、动作、戏曲音乐等为核心要素,为戏曲类视频语义标注提供参考。[方法/过程]从分析戏曲类视频内容特征出发,确定本体应覆盖的范围;选择复用与参考已有的相关本体,在此基础上进行扩展,确定核心要素及其之间的关系,使用Protégé构建本体。[结果/结论]以豫剧和昆曲的两个经典剧目为例进行语义标注,通过SPARQL检索说明了标注框架的有效性。该本体可对戏曲类视频内容语义有效描述,将多方面的戏曲领域知识与视频内容进行关联,实现视频内容的结构化表达,为向不同类型的用户提供戏曲类视频内容检索提供关键基础。 相似文献
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[目的/意义]遵循FAIR原则构建标准化、结构化的循证医学文献数据本体表达模式。[方法/过程]采用NeOn本体建立方法,通过本体构建工具Protégé4.0进行本体的设计与构建。以科学证据及来源信息本体(SEPIO)为主要框架,同时参考已有生物医学本体,如副作用本体(OAE)、药物本体(DRON)、疾病本体(DO)等,构建了循证医学文献本体(Evidence-Based Medicine Ontology, EBMO)。[结果/结论]EBMO目前包括58个类、13个对象属性和11个数据属性。以哮喘药物治疗随机对照试验文献为实例进行录入验证,证实依据EBMO著录的实例可实现文献证据强度以及诊疗信息的推理。研究构建的循证医学文献本体能够更好地组织、利用和呈现循证医学文献信息的内部特征,为循证医学数据库和语义网的建立奠定良好的基础。 相似文献
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[目的/意义]旨在为我国健康信息服务研究提供参考。[方法/过程]借鉴本体构建的基本方法,通过梳理我国健康信息服务相关研究成果,采取共词分析方法归纳研究热点,并在此基础上设计健康信息服务研究的本体,利用protégé5.5软件进行本体构建。[结果/结论]形成了包含5个“类”、6组“属性”和67个“实例”的我国健康信息服务研究本体,并绘制形成本体的知识图谱。构建的健康信息服务研究本体实现了相关数据资源的结构化、概念化,有助于未来健康信息服务知识库的扩展。 相似文献
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[目的/意义]明晰政策意图是当前政策文本量化分析的重要目标。结合基于中文政策文本词汇语义强度差异构建的程度词典的政策文本量化分析，具备高效识别政策意图的潜力。然而，现有程度词典存在词语数量少、权重设计单一、缺乏应用场景的问题，有必要开展进一步的优化与应用研究，以深化中文政策文本语义挖掘以及政策研究实践。[方法/过程]参考已有程度词典构建方法，使用不同类型的政策文本语料进行程度词数量的扩展，利用专家调查法进行程度词权重的优化，以近20年我国综合性科技规划文本为例，使用优化后的程度词典进行科技政策文本重要内容的识别与分析。[结果/结论]优化得到的分级程度词典具有信度和效度。使用程度词典分析科技政策时，可结合科技政策文本特有的体系结构，从多个层面细致地梳理政策的主要关注点及其发展演变，还可根据实际需求选择合适的分析粒度，开展问题导向型的中文政策研究或实践。 相似文献
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[目的/意义]近年来,科技文献资源呈爆炸性增长,海量科技文献中依旧存在大量非结构化摘要。非结构化摘要一方面不利于学者阅读与理解;另一方面不利于对摘要内部信息进行知识的自动化抽取和相应的检索。研究科技文献非结构化摘要的知识表示模型及其自动化抽取方法,对学者快速阅读和机器自动化处理具有重要意义。[方法/过程]文章在分析科技文献非结构化摘要结构的基础上,结合知识元本体理论,构建了一个面向科技文献非结构化摘要的知识元本体模型。通过分析非结构化摘要的写作特征,将文本按句子级划分为目的、方法、结果或结论三个要素,统计每个要素句中的线索词、句型和位置,建立相关规则库,根据本体模型和规则库构建相关抽取算法。最后,下载《计算机技术与发展》中的部分文献进行实验。[结果/结论]通过增加句型集和线索词集,完善了非结构化摘要的要素,构建了非结构化摘要知识元本体模型。实验结果表明,根据本文提出的模型能有效地对非结构化摘要中的知识元进行抽取。[局限]实验的不足之处是需要人工对摘要中的句型和线索词进行归纳总结。 相似文献
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[目的/意义]旨在为传统文化元素更好地融入现代产品设计中,提高隐性文化知识利用率、缩短知识重用的推理过程、准确传达文化内涵提供参考。[方法/过程]分析文化创意产品设计过程,从用户需求的角度出发,建立产品设计中审美、功能、情感需求与非遗作品的映射关系,对非遗知识进行结构化分类。采用骨架法进行知识本体的构建,Protégé软件实现本体的存储,完成了面向文化创意产品设计中知识表示与知识检索的关键性问题,并构建非物质文化资源管理系统。[结果/结论]基于本体的非遗资源知识建模减轻了设计者知识推理过程,提高了产品设计文化内涵表达的准确性。 相似文献
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[目的/意义]提出一种基于本体的疫情数据语义描述与应用方法,包括疫情数据采集、语义建模、语义转换和应用等步骤,为疫情防控情报支持的相关研究与实践提供一定的参考。[方法/过程]首先,对互联网上与疫情防控有关的新闻报道进行采集;其次,构建疫情防控本体模型,包含疫情统计数据、病毒传播链、风险地区管理和疫情防控事件共四个子本体;再次,采用哈工大LTP4.0进行文本挖掘,采用RDFLib本体编程接口对疫情数据进行自动的语义转换;最后,从语义检索、数据分析和数据可视化角度对语义疫情数据进行应用。[结果/结论]疫情数据语义描述方法能实现相关知识的有效组织与自动更新,语义疫情数据支持常见防疫问题的查询、分析和可视化呈现。 相似文献
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[目的/意义]针对现有基于文本挖掘的政策主题扩散特征研究中文本主题识别的随机性和高度依赖人工等不足,提出一套基于创新价值链理论的政策主题分析框架及对应的文本挖掘方法,从而更好地识别政策扩散过程中政策内容变化的特征以及背后潜在机制。[方法/过程]以我国人工智能政策为实证对象,在理论上构建了基于创新价值链的政策文本主题分析框架,在方法上基于依存句法和语义信息抽取政策文本关键短语结构,通过构建分析框架主题与短语结构词汇的一一映射关系词典来完成对政策文本主题扩散分布的计算。[结果/结论]采集了自2017年以来的110份人工智能政策文本,分析了人工智能政策扩散时间分布、空间层级、内容扩散程度特征和主题扩散分布特征,在此基础上将政府主题扩散倾向性与其发展阶段所处梯队作为定序变量,从而分析两者关系以及背后的潜在机制。由此证明了本文所提方法可有效融合文本挖掘方法和政策分析理论,有助于从对政策扩散特征的描述性分析走向对政策扩散机理的解释性分析。 相似文献
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[目的/意义]实体语义关系分类是信息抽取重要任务之一，将非结构化文本转化成结构化知识，是构建领域本体、知识图谱、开发问答系统、信息检索系统的基础工作。[方法/过程]本文详细梳理了实体语义关系分类的发展历程，从技术方法、应用领域两方面回顾和总结了近5年国内外的最新研究成果，并指出了研究的不足及未来的研究方向。[结果/结论]热门的深度学习方法抛弃了传统浅层机器学习方法繁琐的特征工程，自动学习文本特征，实验发现，在神经网络模型中融入词法、句法特征、引入注意力机制能有效提升关系分类性能。 相似文献
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中文本体的半自动构建研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本体构建是开发基于本体的知识管理系统的基础和根本,目前中文本体库的构建基本上还停留在手工建库阶段,造成本体应用人力成本高,开发周期长的问题.讨论本体的半自动构建可以简化本体库的构建过程,推进本体技术的发展.文章分析了本体构建的软件工程学方法、语义提取方法和素材选择原则,讨论了结构化、半结构化知识源构建本体的方法与思路,并以实倒进一步论证了研究方法和思路的科学性和可行性. 相似文献
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[目的/意义]采用对专利和文献相结合的计量分析进一步观察本体技术的发展趋势和研究热点,为之后的研究提供参考。[方法/过程]以Patentics专利平台以及CNKI为数据源,从专利年度申请量分布、技术领域分布、主要申请机构分布及其之间的合作、竞争关系的角度以及文献的角度对2014—2018近5来本体技术的发展情况进行分析。[结果/结论]结果表明从专利视角看关于本体技术的研究迄今为止呈持续增长趋势,创新主体主要由科研院所、高校以及企业组成,且大致形成产学研合作的局面,但合作关系不密切,中科院和国家电网有较大的竞争优势;从文献视角看研究呈下降趋势,创新主体主要由高校组成。综合而言,本体技术已进入实际应用阶段,最后把本体技术相关的研究热点归纳为5类,未来将引入更多的新兴技术朝着本体构建自动化、个性化的方向发展。 相似文献
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[目的/意义]构建大数据环境下学术创新力自动测度知识库,为学术创新力测度分析做支持。[方法/过程]以图书情报学相关期刊2008-2018年部分论文为数据源,使用本体建模的方法构建图书情报学知识本体,结合信息科学领域G3(科学、科学研究类)相关论文构建的本体,按照软件工程规范进行相关分析和设计,确定存储方案和存储结构,采用MySQL数据库来存储数据。[结果/结论]最终成功构建学术创新力测度知识库系统,并提供必要的知识库查询相关接口。[局限]由于时间关系和对图书情报学领域缺乏系统深入的了解,文章所构建的本体在属性关系方面进行了简化,导致实际使用效果会受一定影响。 相似文献
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[目的/意义]旨在了解国内科技政策的热点及政策导向,以期为国家科技政策的制定和完善提供参考。[方法/过程]以2015-2018年国务院和科学技术部印发的科技政策为研究对象,运用共词分析法和社会网络分析法,以及TF-IDF算法对热点主题词进行提取并分析,采用狄利克雷主题模型(LDA)提取科技政策主题并进行主题聚类,挖掘重点关注的政策主题,并对科技政策文本运用MDS(multidimensional scaling)方法进行降维分析,并对科技政策的走向进行分析。[结果/结论]国家科技政策的制定主要围绕高新技术产业、科研诚信、专项研究、科技人才发展、科技成果转化、知识产权等主题领域进行;关于教育、产能激励、装备制造、创新创业、众创空间、加工贸易、科技成果转化与知识产权保护等主题领域已经引起并将持续受到相关政府部门的重点关注。 相似文献
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设计并实现了动态监测与追踪、反应快速、分析深入、功能集成、可视化展现的科技发展前沿信息监测与分析平台,综合运用数据库技术,网络信息抓取技术,本体技术和文本聚类技术,实现了准确高效的信息获取、不同科技领域概念的组织及其相互关系的揭示、科技主题关联关系及其变化趋势的挖掘等功能,旨在为国家和相关部门的战略决策者提供对科技发展相关知识结构、发展趋势等方面的分析,并以多种可视化方式总结与呈现的高效的战略决策支持服务;为相关情报研究业务提供有效的研究方法和分析工具,提高情报研究能力和效率。 相似文献
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[目的/意义]在图书情报领域,本体的研究一直受到众多学者所追捧。国内外在图情领域对本体的研究各有侧重,本文为了了解国内外图书情报领域本体研究的发展状况。[方法/过程]本文选取2012-2017年CNKI中文数据库、SCI外文数据库中图书情报领域的本体研究论文,对其进行科学计量以及可视化表示,对其研究热点关键词和热门作者进行计量分析,从研究方向、研究程度和研究新颖性3个方面进行对比分析。[结果/结论]得到国内外图书情报领域本体研究的对比分析结论,从而认识到国内外研究的差异,为后续研究者提供研究改进方向。 相似文献
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本文阐述了文本单元向知识单元转化的必要性和过程。利用本体技术构造知识单元，采用本体描述语言实现对知识的本体表示，阐述了OTKTS系统的两个主要模块。 相似文献
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[目的/意义]大数据环境下学术创新力自动测度需要建立在相关学术评价指标和学科知识体系基础上，基于领域知识的本体构建将为学术创新力的自动测度提供基础支持。[方法/过程]用手工方式构建学术创新力概念本体，复用《中国分类主题词表》半自动化构建学术创新力评价知识资源的初始本体，加入CNKI期刊题录数据的高频关键词以丰富本体的知识。然后进行学术创新力概念本体和学术创新力评价知识资源本体的实例化。[结果/结论]以G3类题录数据为例，共建立了30 097个概念、41 484个实例以及320 609条关系，基本完成任务目标。 相似文献
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用户兴趣本体弥补了基于关键词的用户兴趣模型不能从语义上表达用户兴趣的缺陷,但大多是利用领域本体来构建,很难反映用户多方面和潜在兴趣,并且构建领域本体也是一个难点。本文据此提出一种基于词汇同现的用户兴趣本体构建方法。根据网页浏览记录找到用户兴趣网页集,经过数据处理将其转换成用户兴趣文本集。以TFIDF为指标抽取概念,词汇同现统计提取概念间关系,运用无尺度K-中心点聚类算法对其调整,将有关联用户的本体合并得到多用户本体,该本体能在语义上更全面反映用户兴趣并发现潜在兴趣。 相似文献
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基于文本的本体学习方法研究 总被引：3，自引：1，他引：3
本文介绍了当前基于文本的本体学习主要方法,在种子概念的基础上,设计了一种基于文本的本体学习方法,同时分析了术语获取、概念分类、关系获取等基于文本的本体学习关键技术。实验表明,借助种子概念能够从纯文本中抽取概念,对概念进行分类,为本体开发提供基础。 相似文献
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主要针对区域科技创新政策的评价研究,以中关村国家自主创新示范区政策为例,运用PMC指数模型并结合文本挖掘方法对相应的区域科技创新政策进行量化评价,以实现为现有政策提供科学合理的量化评价框架的目的,具有为新一轮政策的实施、调整、修正及延续提供决策支持的意义。实证结果表明政策P2的PMC指数低于其他两项,仍有较大的改善空间,但总体来讲三项政策均在合理范围内。最后,提出本研究的局限性及下一步研究方向。 相似文献