基于深度学习的信息组织与检索研究综述          下载免费PDF全文

熊回香  杨梦婷  李玉媛 《情报科学》2020,38(3):3-10

【目的/意义】深度学习是近几年来人工智能领域的研究热点之一,了解深度学习在信息组织与检索方面的研究现状,能为信息组织与检索的深入研究提供参考和借鉴。【方法/内容】通过对国内基于深度学习的信息组织与检索方向的相关文献进行梳理,剖析深度学习相关模型、阐述深度学习在信息组织与检索中的研究热点主题,并结合深度学习技术的特点和信息组织与检索的研究内容,对深度学习在信息组织与检索方向的应用前景进行预测。【结果/结论】研究表明,当前深度学习在信息组织与检索中的研究热点主要集中在智能信息抽取、自动文本分类、情感分析和文本聚类这四个主题,预测未来深度学习在信息组织与检索方向会朝着对异构信息处理、智能信息检索、个性化信息推荐等方向发展。  相似文献   

基于深度学习的抽象文本摘要自动生成方法综述     

马亚恒  叶光磊  左东舟  于亚婷 《科技成果管理与研究》2021,16(4):31-37

抽象文本摘要本质上做的一件事情是信息过滤,旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要,解决信息过载及信息冗余的问题.目前,在抽象文本摘要领域使用的主流方法大多是基于深度学习的模型.深度学习模型使用多个处理层来学习原文的层次表示,在抽象文本摘要领域产生了最先进的结果,所以基于深度学习的抽象文本摘要方法是近几年的研究热点.面向具体的应用场景,介绍近年来基于深度学习方法抽象文本摘要自动生成的最新进展.首先,以不同的特征提取器为线索,详细总结基于深度学习的抽象文本摘要的方法和研究进展.其次,简单介绍抽象摘要任务的评价方法.然后,基于这些讨论,总结基于深度学习的抽象文本摘要自动生成方法面临的主要挑战以及可能的解决方案.最后,展望抽象文本摘要自动生成方法的发展方向与前景.通过分类和总结现有方法,为进一步的研究工作提供参考.  相似文献   

基于深度学习的数字图书馆文本分类研究          下载免费PDF全文

徐彤阳  尹凯 《情报科学》2019,37(10):13-19

【目的/意义】引入人工智能领域中的深度学习方法来解决数字图书馆中传统文本分类的缺陷,这既是人工 智能领域研究的重点,也是图书馆领域关注的热点问题。【方法/过程】在对数字图书馆传统文本分类进行系统梳理 的基础上,提出基于深度学习的数字图书馆文本分类模型,利用词向量的方法对文本特征进行表示,采用深度学习 模型中的卷积神经网络提取文本信息的本质特征,并进行了实验验证。【结果/结论】实验测试表明,基于深度学习 的文本分类模型可以有效地提高数字图书馆文本分类的准确率和召回率,不仅可以提高数字图书馆内部业务的智 能化程度,还可以提高数字图书馆信息服务的效率和质量。  相似文献   

在线技术供需文本匹配方法研究综述          下载免费PDF全文

余辉  梁镇涛  谢豪 《情报科学》2021,39(7):177-185

【目的/意义】随着网络信息技术的发展及国家对技术转移的政策支持,大量的在线技术交易需求产生。在 线技术转移服务平台作为技术供需交易的媒介,供需双方可以在平台上发布大量的技术供需文本信息,提高技术 供需文本匹配效率,有助于提高技术交易成功率,促进技术转移。【方法/过程】在分析传统文本匹配方法的基础上, 从基于关键词的匹配方法、基于句法分析和文本结构的匹配方法、基于深度学习的匹配方法和基于多维度视角的 匹配方法四个方向对目前在线技术供需文本匹配方法现状进行梳理。【结果/结论】大多数研究都融合了多种匹配 方法,从多维度视角进行匹配是研究发展趋势。在技术供需文本匹配未来研究中,除了继续将深度学习方法融合 到已有的各种方法中,还应该从多维度、跨模态和可解释性方向来提高技术供需文本匹配效率。【创新/局限】本文 将技术文本匹配方法进行归纳总结,能对技术文本的匹配方法提供参考,但现实中技术匹配还应该考虑其他影响 技术转移的因素。  相似文献   

深度学习视角下的评价科学方法创新          下载免费PDF全文

赵蓉英  陈文欣 《情报科学》2022,40(11):3-11

【目的/意义】评价科学是哲学社会科学体系的重要组成部分,其方法体系的构建需要依赖现代技术的支 撑,科学的评价方法体系能够极大地提升评价活动的效率。深度学习技术的发展为评价科学方法体系的构建带来 了前所未有的机遇。【方法/过程】本文通过文献计量、文本分析等方法,运用ITGInsight科学计量工具,对深度学习 技术及其应用于图书情报学科和评价科学的发展现状进行整体的梳理,并对基于深度学习的评价科学方法研究进 行了系统的总结与分析。【结果/结论】最终分析得出了深度学习及其应用于图情学科和评价科学的主要研究情况, 以及深度学习技术给构建评价科学方法体系带来的主要影响和潜在的发展机遇,并创造性地构建了一个基于深度 学习技术的评价科学方法体系框架。【创新/局限】本文对于基于深度学习的评价科学方法研究具有框架层面的指 导作用,但未曾就具体的方法过程进行讨论和实证研究,这将是相关研究接下来需要关注的内容。  相似文献   

基于深度学习的电商评论信息多刻面情感分类研究          下载免费PDF全文

岑咏华  李文敬  李莉 《情报科学》2021,39(9):67-73

【目的/意义】文本情感分类是近年来情报学领域的研究热点之一。已有研究大多关注针对目标文本的单 一情感分类。本文旨在探索基于深度学习的电商评论信息多刻面情感分类方法。【方法/过程】提出一种基于Atten⁃ tion-BiGRU-CNN的多刻面情感分类模型,通过BiGRU和CNN获取上下文信息和局部特征,利用Attention机制 优化隐层权重,以深度挖掘文本内隐语义和有效刻画多刻面情感。【结果/结论】在中文电商评论信息语料上的实验 表明,相较于其他神经网络模型,本文方法可有效提高多刻面情感分类的准确度。【创新/局限】进一步丰富多刻面 情感分类的方法途径,为深度挖掘电商评论信息以及优化产品和营销策略提供参考。本文语料主要基于单一类别 电商评论信息,聚焦可归纳刻面的情感分类,进一步的研究可面向类别多元化、需通过深度学习提取刻面信息的更 大规模语料展开。  相似文献   

基于深度学习框架的实体关系抽取研究进展          下载免费PDF全文

李枫林  柯佳 《情报科学》2018,36(3):169-176

【目的/意义】从大量非结构化文本中抽取出结构化的实体及其关系,是优化搜索引擎、建立知识图谱、开发 智能问答系统的基础工作。【方法/过程】介绍了深度学习框架下不同神经网络模型实现实体关系抽取的方法,比较 了各种模型的优劣势,结合远程监督和注意力机制进一步提高关系抽取性能,最后指出了深度学习模型的不足及 未来发展方向。【结果/结论】实验发现,卷积神经网络擅长捕获句子局部关键信息,循环神经网络擅长捕获句子的 上下文信息,能反映句子多个实体之间的高阶关系,递归神经网络适合短文本的关系抽取。如果模型能结合自然 语言的先验知识,实体关系抽取将会取得更好的效果。  相似文献   

基于句子主题发现的中文多文档自动摘要研究          下载免费PDF全文

唐晓波  顾娜  谭明亮 《情报科学》2020,38(3):11-16

【目的/意义】目前在多文档自动摘要方面,研究者们主要关注于获取多文档集合中的重要主题内容,提出的很多自动摘要方法在提高摘要代表性的同时却忽略了文档中的潜在主题。【方法/过程】针对于多文档自动摘要中存在的冗余度较高且不能全面反映主题内容的问题,本文提出了一种基于句子主题发现的多文档自动摘要方法。该方法将多篇文档转换为句子集合,利用LDA主题模型对句子进行聚类分析与主题发现,并通过word2vec训练词向量计算句子的相似度;最终在主题之下通过TextRank算法来计算句子重要性,并结合句子的统计特征生成多文档集合的摘要。【结果/结论】通过人工测评的结果表明,本文提出的多文档自动摘要方法在主题覆盖性、简洁性、语法性等方面都取得了不错的效果。  相似文献   

基于Doc2vec和SVM的作者姓名消歧研究 ——以PubMed Central为例          下载免费PDF全文

霍朝光  司湘云  王婉如 《情报科学》2021,39(7):91-98

【目的/意义】为解决重名作者姓名识别问题,提升作者姓名消歧准确率。【方法/过程】本文着重在整合作 者单位、邮箱等信息特征的基础上抓住作者在研究方向和研究内容上的承接性和演进性,提出构建综合文章题目、 关键词、摘要、引文以及作者的合作列表、邮箱、机构等附属信息的作者语料集,利用Doc2ve进行深度本文表示学 习,在特征学习的基础上利用支持向量机（SVM）根据人工标注的样本进行模型训练和学习,以 PubMed Central （PMC）全部数据为例,在得到局部较优结果的基础上,将模型用于PMC所有数据集。【结果/结论】结果显示本文提 出的姓名消歧方法准确率达91.80%,有效提升了消歧的准确率,该方法不仅把握了传统作者机构、邮箱、合作列表 等特征信息,而且根据作者研究内容的承接性和演进性追溯作者,整合多方面特征以解决单单依据单位、邮箱等信 息消歧失效问题,面对学者流动性的增强展示出其更强的应用前景。【创新/局限】本研究将每个作者分别包装成一 个个文档,以此包含作者的所有属性以及相关信息,通过无监督文本表示学习和有监督机器学习结合的模式完成 消歧任务,在生命科学与医学领域数据方面具有较好的适用性。  相似文献   

不同特征粒度在微博短文本分类中作用的比较研究          下载免费PDF全文

刘小敏  王昊李心蕾  邓三鸿 《情报科学》2018,36(12):126-133

【目的/意义】随着互联网产业的快速发展,各种社会化媒体应用应运而生,伴随着这些应用的发展,口语化 短文本形式的信息也急速膨胀。如何从这些信息资源中挖掘出关键内容并实现自动分类已经成为文本挖掘领域 的重要课题之一。【方法/过程】本文以微博为例,设置词和字两种特征粒度,选择信息增益、信息增益率、Word2vec 和特征频度降低特征维度,重点探讨两种特征在口语化短文本分类中的特点和作用。【结果/结论】实验结果表明, 对词特征进行筛选和提取之后的分类效果仍然不如字特征在微博文本分类中的表现。因此,在口语化短文本分类 中选择字特征或许是一个较实用的、效果较好的方法。  相似文献   

基于标签样式和密度模型的网页正文自动抽取          下载免费PDF全文

廖建军 《情报科学》2018,36(7):123-129

【目的/意义】为给数字出版知识服务系统提供高质量的文本语料以供知识抽取,本文提出了基于标签样式 和密度模型来抽取网页正文的方法。【方法/过程】该方法先根据标签样式将网页文本进行分块,再根据各块文本内 容的文本密度、标点密度、非超链接密度计算出综合密度,最后通过阈值判断抽取出网页中信息含量高的正文。【结 果/结论】该方法简单高效无需人工编写规则或训练,能完整地抽取出网页正文。通过随机选取新闻网页进行实 验,结果表明该方法能有效地自动抽取网页正文,适用于不同设计风格的网站,而且准确率和召回率优于基于统计 的 CEPR抽取方法。  相似文献   

基于多模态特征融合的社交媒体虚假新闻检测          下载免费PDF全文

张国标  李洁  胡潇戈 《情报科学》2021,39(10):126-132

【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时,也成为了虚假新闻传播的主要渠 道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻,扼制虚假信息的传播,对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方 法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻,本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析,分别设计了文本 词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法,用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特 征信息,构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型,并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/ 结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果,发现融合文本特征和图像特征的多模态模型 可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型,融合了文本与图像 的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合,不仅无法实现各种特征的充分互补,而且容易造成维度灾难。  相似文献   

网络文化遗产信息资源知识图谱的构建及其应用研究     

彭博  童兆莉 《情报科学》2023,(3):100-108

【目的/意义】面对网络中大量由非结构化数据构成的文化遗产信息资源，如何从中抽取知识构建知识图谱并进行应用研究，是新媒体时代进行文化遗产知识深度利用的基础。【方法/过程】文章首先根据信息资源的内容与结构特征按照主题与类型进行分类，随后采用有针对性的关键词抽取方法获取概括信息资源主题的关键词，通过SPARQL检索在外部知识库中进行文化遗产信息资源的命名实体识别，最后利用词汇相似度算法依托本体进行知识融合，构建文化遗产信息资源知识图谱。【结果/结论】在实验中进行了网络文化遗产信息资源的知识抽取与知识图谱构建，利用深度学习进行文化遗产知识推理，开展了知识图谱的应用研究。研究结果表明文章方法能够充分利用网络中的文化遗产信息资源进行知识图谱构建，满足多种应用场景下分析需求。【创新/局限】由于文化遗产领域内容庞大，有关研究数据有待进一步扩充以更好的研究文章方法的适用性。  相似文献   

基于深度学习的学术文本段落结构功能识别研究          下载免费PDF全文

王倩  曾金  刘家伟  戚越 《情报科学》2020,38(3):64-69

【目的/意义】在学术大数据的应用背景下,对学术文本更加细粒度、语义化的分析挖掘日益迫切,学术文本结构功能识别成为科研领域的一个研究热点。【方法/过程】本文从段落的层次来识别章节结构功能,提出利用结合卷积神经网络和循环神经网络的特征对学术文本段落进行表达,然后进行分类。【结果/结论】文本提出的深度学习方法在整体分类结果上优于传统的机器学习方法,同时极大的减少了传统特征工程的人力需求。  相似文献   

状态消息提问中的信息需求类型研究          下载免费PDF全文

姜婷婷  杨雨琪  覃婧雅  贺虹虹 《情报科学》2017,35(9):24-29

【目的/意义】针对用户在社交网络中以发布状态更新来向好友和联系人们表达他们的信息需求的SMQA 行为,分析在线信息搜寻背景下的SMQA行为。【方法/过程】采用访谈形式对55位参与者进行了深度访谈,首先了 解参与者使用SMQA的频率,随后研究信息需求的类型,使用社交网络进行信息搜寻的主要原因以及选择回答来 自社交网络上朋友的提问的动机。【结果/结论】用户在选择信息搜寻方式时,会将信息需求的特殊性和自己对社交 网络好友的情感因素考虑在内。  相似文献   

融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与演化分析——以“大数据领域”为例          下载免费PDF全文

闫盛枫 《情报科学》2021,39(9):146-154

【目的/意义】探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势。【方法/过程】提出 一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时 序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强 其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点。【结果/结论】实验表明本文提出的方法 对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭示具 有良好的揭示。【创新/局限】提出融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模方法,一定程度上提 升了政策文本的主题语义表达,未来考虑利用深度学习技术如LSTM算法、BERT模型等识别政策中的领域知识单 元和语法结构。  相似文献   

基于网络突发公共卫生事件早期谣言识别研究——以新冠疫情谣言为例     

丁浩  刘清  齐江蕾  胡广伟 《情报科学》2023,(4):156-163

【目的/意义】随着社交网络与新闻媒体的发展，大量虚假信息的滋生与传播已经引发了严重的社会问题。目前的研究主要依赖于收集谣言发生后的传播特征进行识别。为了在早期更准确地发现谣言，本文提出一种融合深度语义知识的谣言识别模型。【方法/过程】本文通过使用Transformer和Multi-head注意力抽取舆情信息深层结构的复杂特征，融合了文档结构及上下文语义知识表征，以提高早期识别虚假舆论信息准确率来及时防止谣言传播扩散。【结果/结论】本文通过在各个平台的真实数据集进行训练和识别实验，较现有基线方法的准确率最少提升了5.6%，最大提高了24.6%。结果表明，本文模型可通过对早期谣言文本的事实验证，提高模型识别谣言的准确性以在早期阶段阻断谣言传播。【创新/局限】本文谣言识别模型在BERT-Base基础上进一步结合了舆情文本语义知识特征表征，能有效提高早期谣言的识别准确度，但目前尚未考虑谣言传播者个性化特征如社会标签、行为信息等，如何融合更多传播者特征有待进一步研究。  相似文献   

基于文本情绪分类的社交网络用户传播他人隐私信息行为研究          下载免费PDF全文

马达  卢嘉蓉  朱侯 《情报科学》2023,41(2):60-68

【目的/意义】探究针对微博文本的基于深度学习的情绪分类有效方法,研究微博热点事件下用户转发言论的情绪类型与隐私信息传播的关系。【方法/过程】选用BERT、BERT+CNN、BERT+RNN和ERNIE四个深度学习分类模型设置对比实验,在重新构建情绪7分类语料库的基础上验证性能较好的模型。选取4个微博热点案例,从情绪分布、情感词词频、转发时间和转发次数四个方面展开实证分析。【结果/结论】通过实证研究发现,用户在传播隐私信息是急速且短暂的,传播时以“愤怒”和“厌恶”等为代表的消极情绪占主导地位,且会因隐私信息主体的不同而产生情绪类型和表达方式上的差异。【创新/局限】研究了用户在传播隐私信息行为时的情绪特征及二者的联系,为保护社交网络用户隐私信息安全提供有价值的理论和现实依据,但所构建的语料库数据量对于训练一个高准确率的深度学习模型而言还不够,且模型对于反话、反讽等文本的识别效果不佳。  相似文献   

基于在线问诊文本信息的医生标签自动生成研究          下载免费PDF全文

孟秋晴  熊回香  童兆莉  叶佳鑫 《情报科学》2020,38(5):58-64

【目的/意义】为在线医疗问诊平台中的医生自动生成高质量标签,更好地服务于对医生资源的分类、检索和管理。【方法/过程】基于在线问诊文本信息,提出了结合时间周期特征与文本主题特征的医生标签自动生成算法。首先根据医生相关文本信息提取关键词生成候选标签,然后从患者问题文本和医生回答文本两个方面进行LDA主题模型训练,按时间周期挖掘出问题文本和回答文本的主题特征,对候选标签进行质量控制;最后经标签加权混合后得到最终的医生标签。【结果/结论】实验结果表明,该标签自动生成算法能够反映出医生标签生成的动态性,能够准确生成符合医生专业知识特征的高质量标签,具有较好的标签生成效果。  相似文献   

信任视角下基于文本图片多源信息的在线择医行为研究          下载免费PDF全文

易梦馨  吴江  蔡婧璇  高嘉慧 《情报科学》2021,39(9):84-93

【目的/意义】研究在线医疗社区医生主页中的医生文本信息与图片信息对患者择医行为的影响,期望为患 者在线择医行为的研究提供更深入的多源信息融合方面的理论依据,并为提高在线问诊的服务质量提供参考意 见。【方法/过程】本文以信任源理论为基础,从影响信任的声誉可信度、能力可信度和面孔可信度三个维度出发构 建患者在线择医模型,收集春雨医生网站文本、图片和其他相关信息,基于深度学习,识别医生照片中的面孔特征, 并基于多源信息,通过回归分析验证理论模型。【结果/结论】医生的声誉可信度对患者择医行为有显著的正向影 响,而医生的能力可信度负向影响着患者的择医行为。照片信息方面,严肃、不出众的医生外观形象能够促进患者 对医生的信任,进而正向影响患者的择医行为,照片的面孔吸引力可以削弱医院等级带来的负面影响。【创新/局 限】本文将图片信息加入患者择医决策行为研究中,充分考虑了患者生成信息与系统生成信息对患者择医行为的 影响。  相似文献