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[目的/意义]为促进健康UGC的利用、共享以及规范化管理，提出一种符合用户认知的知识标注方法。[方法/过程]首先，从健康UGC中抽取认知概念，将其归纳到认知情感、认知需求、认知风格、认知内容4个类目;其次，分析各类目下认知概念间的关联关系以构建个体认知图式，并通过图式筛选和特征融合生成群体认知图式;再次，依据群体认知图式确定知识标注的实体及其关系，进而设计健康UGC的知识标注框架;最后，利用OWL语言对健康UGC的知识标注框架进行语义描述。[结果/结论]本研究方法与大众标注法相比，在查全率、查准率、F1值方面更具优势，能更好地满足用户对健康知识的获取需求。 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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[研究目的]为细粒度发现相近学科间的知识关联,推动学科间知识交流,通过抽取方法知识元,探析不同学科领域研究方法的交流态势。[研究方法]以情报学和计算机科学学为例,首先,编写方法知识元抽取规则,基于规则抽取两学科领域大样本文献的方法知识元,构建学科领域方法知识元库;再利用LDA模型抽取两学科领域代表性期刊的方法知识元;以此为基础,对比分析两学科领域的高频研究方法、已交流的研究方法、存在交流潜力的研究方法。[研究结论]研究发现,两学科已交流的研究方法有：聚类分析、LDA模型、BP神经网络、支持向量机、主成分分析、协同过滤、文献计量等;具有交流潜力的研究方法有：提高准确率的分类算法(AdaBoost算法、XGBoost算法、SMOTE算法)、图卷积神经网络、自然语言处理模型GloVe模型等。该研究不仅能为情报学研究者选择计算机科学学领域的研究方法提供参考,而且也为学科交叉研究提供了一种新思路。 相似文献
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[目的/意义]产品情报的有效获取能够帮助企业及时掌握市场动态及竞争态势,并有利于提升产品竞争力。对产品情报及其知识需求呈现跨领域、跨行业、多主体的综合性及深度挖掘商业价值的迫切性。[方法/过程]构建细粒度的产品情报知识元模型,通过基于证据理论的多属性融合过程,实现产品情报知识元属性集与关系集描述空间的扩展以及知识元属性关系网络的生成。[结果/结论]实例研究从业务和竞争力两个视角,实现产品情报知识元属性集的融合与深加工,为产品情报的隐性关联知识发现提供相对完备的知识基础。证明了基于证据理论的多属性融合方法对产品情报知识元融合的可行性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]通过研究元宇宙场域下的虚拟社区知识共享模式,为未来虚拟社区中知识的高效共享与创新提供路径。[方法/过程]在分析相关实践与现有研究的基础上,结合元宇宙场域对虚拟社区知识共享带来的变革,对元宇宙场域下虚拟社区知识共享模式进行构建。[结果/结论]用户在元宇宙场域下的虚拟社区进行知识共享的基本流程为:首先是对社区知识的立体化选择获取,然后进行情景化知识内化吸收和“知识黑箱”创造生成,最后通过私域知识广播扩散共享到社区群体知识中去,促进知识在虚拟社区高效共享与创新。[局限]目前缺乏元宇宙场域下的虚拟社区实践,不具备充足的实证条件。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱已经成为海量信息资源知识组织的新形态。将知识图谱应用于虚拟学术社区用户生成内容知识组织中,对于虚拟学术社区知识发现及服务具有重要意义。[方法/过程]提出一种基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架。首先,运用Word2Vec词向量模型对虚拟学术社区用户生成内容数据集进行词向量表示;其次,基于双向长短记忆神经网络模型与条件随机场识别出虚拟学术社区用户生成内容中的命名实体,基于双向门控循环单元与注意力机制进行实体关系抽取;最后,借助Neo4j图数据库对知识共聚的结果进行可视化展示,并采集丁香园心血管论坛的学术交流帖子,对提出的知识共聚框架进行实证分析。[结果/结论]基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚方法能够有效序化重组虚拟学术社区知识资源,细粒度挖掘和揭示不同类型的知识单元和知识关联,有助于为虚拟学术社区智能知识服务提供语义理解和人工智能的基础。 相似文献
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【目的/意义】为准确抽取科技文献中的方法知识元,实现科技文献更细粒度知识组织和检索。【方法/过程】
本研究提出一种基于规则的方法知识元抽取方法,该方法主要分为两个阶段：方法知识元初始描述规则半自动化
识别阶段和方法知识元及其描述规则自动化抽取和更新阶段。第一阶段根据方法知识元的特征,以人工—机器相
结合的方法识别方法知识元的组成维度及初始描述规则。第二阶段依据第一阶段识别的方法知识元初始描述规
则,自动从科技文献中提取方法知识元,并基于PreFixSpan算法从新识别的方法知识元中挖掘出新的方法知识元描
述规则,以实现方法知识元及其描述规则的动态更新。【结果/结论】在对16篇科技文献的初步评估中,实验结果P、
R以及F值分别为0.71、0.80和0.73（均＞0.5）表明该方法的可行性和有效性,该抽取方法对更细粒度的知识组织和
检索也有一定借鉴作用。【创新/局限】方法的局限性在于需要一定的人工参与方法知识元描述规则的提取。 相似文献
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[目的/意义]突发公共事件已成为社会治理难题,探究该事件网络舆情危机预警过程,有助于相关部门科学认知舆情发展态势,提高危机处理能力。[方法/过程]文章首先基于知识元模型,从情景事件、情景驱动要素、情景推理要素、情景目标要素四个方面对网络舆情危机预警情景进行结构性表达,并构建预警情景动态贝叶斯网络模型;其次,结合EM算法对模型进行训练和测试,明确各情景下舆情危机预警重点关注的影响要素;最后,以南京市禄口机场疫情事件为例,对各情景舆情危机预警等级进行评估分析。[结果/结论]训练出来的动态贝叶斯网络具有一定的可靠性,不同情景状态中采取不同的应对方案会对舆情危机预警级别产生不同的影响,为政府及相关部门动态制定危机应急决策提供参考。 相似文献
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【目的/意义】文物图像资源日益成为数字人文基础设施建设的重要内容,为了克服存在于图像资源内容与
形式上的“语义鸿沟”对其开发利用产生的消极影响,有必要面向文物图像资源底层视觉特征与高层语义特征的精
细化映射与细粒度知识表示进行相关研究。【方法/过程】本文在分析文物图像资源知识表示需求与表示策略的基
础上,提出了基于知识元构造的文物图像资源细粒度知识表示模型。在模型设计的基础上,以著名绘画文物《历代
帝王图卷》为例,阐述了面向文物图像资源细粒度表示需求进行知识元提取、构造与数据发布的具体流程。【结果/
结论】实验结果表明,本文提出的基于知识元的文物图像资源细粒度知识表示方法能够在图像底层视觉特征与高
层语义特征之间建立有效的语义映射关系,并通过与外部知识库的数据关联实现与开放关联数据网络的深度融
合。【创新/局限】本文从知识元角度出发,提出了文物图像资源的细粒度知识表示方法,在未来的研究中还需对文
物图像知识元的自动提取以及基于知识元的图像资源知识发现方法进行更深入地探索。 相似文献
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【目的/意义】大数据互联网时代,知识以碎片化形式分散在大数据环境中,加剧了大知识融合的难度,深刻 地影响了知识的组织和创新过程。如何针对大数据环境下碎片化知识的特征,构建出适于系统性的把握知识和解 决复杂问题的知识融合框架就成为大数据知识工程研究的热点问题。【方法/过程】系统性分析了碎片化知识的特 征,在此基础上构建了基于知识超网络的融合框架,探讨了知识融合的标准、知识融合的维度以及知识融合的机 制。【结果/结论】知识超网络模型是碎片化知识非线性融合的一种可行的研究框架,其面向问题的多维、多级、多层 的综合的知识融合模型为大数据环境下碎片化知识的融合提供了新的思路。 相似文献
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组织知识结构是组织中知识的基本构成及其相互关系的反映,但目前学者们较少关注组织知识结构构建方法的研究。针对这一问题,本文首先从宏观和微观两个层面明确组织知识结构的概念,然后以物质载体中的专利文献为例,使用文本挖掘的方法对组织知识结构的构建方法进行研究。该方法首先抽取专利文献中的知识元,进而采用层次凝聚聚类算法(HAC)对这些知识元进行层次聚类,并基于可视化方法形成组织知识结构。最后,以某组织的专利文献背景对其组织知识结构构建方法进行了实例验证,取得了良好的效果。 相似文献
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[目的/意义]关于知识元的基本理论问题研究是开展知识组织、知识检索、知识发现等知识管理活动的基础。[方法/过程]首先界定了知识元内涵的理论边界,确定了研究的逻辑起点。通过考察知识和人类思维的映射关系,阐明了知识元的本质属性。依据知识元承载的内容语义依存关系,抽象出了知识元的内部结构及其特征。最后演绎推论出知识元的运动机制。[结果/结论]通过对知识元基本理论问题的梳理和研究,进一步明晰了知识元的内涵、本质属性、结构和运动机制,为以知识元为基础的知识组织与服务实践提供了坚实的理论基础。 相似文献
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[目的/意义] 从跨语言视角探究如何更好地解决低资源语言的实体抽取问题。[方法/过程] 以英语为源语言,西班牙语和荷兰语为目标语言,借助迁移学习和深度学习的思想,提出一种结合自学习和GRU-LSTM-CRF网络的无监督跨语言实体抽取方法。[结果/结论] 与有监督的跨语言实体抽取方法相比,本文提出的无监督跨语言实体抽取方法可以取得更好的效果,在西班牙语上,F1值为0.6419,在荷兰语上,F1值为0.6557。利用跨语言知识在源语言和目标语言间建立桥梁,提升低资源语言实体抽取的效果。 相似文献
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基于知识元语义链接的知识网络构建 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于Brookes文献中的知识节点及Swanson文献间的隐性关联概念,提出了一种基于知识元本体语义链接的知识网络实现流程。文中给出了文献单元和Web信息的知识元认知抽取方法,知识元本体的结构建立和语义互联,以及利用Protégé技术实现基于知识元语义链接的知识网络构建步骤。 相似文献