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随着网络信息数量、类型的巨幅增长,网络信息导航问题已经发展成为一个重要的研究领域。网络导航形式多样,通过网络信息导航使得信息更加有序化,信息利用的效率更高,知识的转化和创新更加便利。论文通过对国内外网络导航的研究文献进行收集、整理,从文献分布的年代、期刊、作者、高被引文献、关键词等特征进行统计分析,并对国内外研究进行比较分析,试图揭示国内外网络导航研究的一些规律,为后来的学者研究提供指导。 相似文献
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我国文献信息资源共享研究论文(1995-2002年)的定量分析 总被引：2，自引：0，他引：2
从论文的主题分布、产出期刊源分布、作者分布和被引用文献分布等方面对我国1995-2002年6月间发表的有关文献信息资源共享研究的论文进行定量分析，并对今后的研究方向提出建议。 相似文献
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2000-2010年我国信息用户研究文献定量分析 总被引：1，自引：0，他引：1
论文统计分析2000-2010年间有关信息用户研究的著作、学位论文和期刊论文,重点对期刊论文进行定量分析,包括时间和主题分布、期刊来源分布、作者单位机构分布等.论文还对信息用户研究的几个热点主题进行了分析,总结了我国信息用户研究的几个特点. 相似文献
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【目的】论述Web信息抽取技术在新闻舆情分析中的应用，为舆情虚假信息甄别、舆论引导提供新方法，从而避免对大众的思维、想法等造成不良影响。【方法】研究提出了基于行块分布函数和基于统计与网页结构两种不同的新闻正文信息抽取方法，使得在对Web新闻数据采集和存储的基础上，正文信息抽取更加高效和准确。【结果】两种Web信息抽取技术可以广泛应用于海量新闻数据分析、舆情监测等应用场景。【结论】通过基于行块分布函数的抽取方法和基于统计信息与网页结构的抽取方法，能够分别对轻量网页和大流量网页抽取信息时表现更优。 相似文献
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中外情报学论文创新性特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 综合运用定性与定量相结合的方法对近年中外情报学论文的创新性进行分析和对比，揭示情报学领域研究的创新性特征，发现领域学术论文中创新句内部的知识关系，进行更细粒度的论文创新性分析，为研究领域创新点深层次利用提供条件，同时丰富科技论文创新性监测的途径，促进科学研究创新。[方法/过程] 从句子级创新性识别出发，选取中英文各两种情报学期刊作为样本，采用信息抽取和机器学习的方法，将创新句的抽取从现有的摘要扩展到全文，充分利用句子结构和句法特征识别领域创新内容，探讨近年中外情报学论文在创新对象、主题、类别等方面的特征，并做对比分析，最后通过对自动分类的论文集合进行定性的内容分析，总结归纳出中外情报学论文创新的表达范式。[结果/结论] 从创新的表达来看，中外情报学论文创新句的分布情况基本一致，英文期刊论文创新的表达更丰富。从创新性特征来看，英文情报学期刊论文创新主题较集中，而中文主题多样和分散；具体方法的创新是近年情报学领域的创新热点，而在研究方法上创新不足；中英文情报学期刊论文的创新性特点都反映了应用研究、实证研究的成果较多，而理论创新推动缓慢的趋势。 相似文献
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论文以1996年到2006年LISTA数据库收录的关于数字图书馆研究的1316篇文献为研究对象，运用文献计量学方法，从文献量增长情况、地区分布、著者分布、期刊分布以及主题分布等方面进行统计分析，揭示了近十年内国内外数字图书馆领域的研究状况，以期为国内的数字图书馆研究提供参考借鉴。 相似文献
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本体论研究论文的统计分析 总被引：1，自引：1，他引：1
以中文科技期刊数据库和中国期刊全文数据库为情报源，以关键词为检索方式，选取与信息组织加工有关的本体论研究论文，采用定量分析方法，从论文年代分布、空间分布、作者、研究主题几方面进行统计分析，指出本体论研究中还存在着缺乏评估体系，应用比较有限等问题，并展望其应用前景。 相似文献
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信息抽取技术及其在数字图书馆中的应用前景分析 总被引：18，自引：1，他引：18
张智雄 《现代图书情报技术》2004,20(6):1-5
信息抽取的目标是自动从文本信息中抽取出预先想要得到的信息(知识) , 它提供了一条从浩瀚的信息堆积中抽取出与用户相关的信息的一条思路。文章分析了信息抽取的主要概念、主要研究活动、信息抽取的类型和信息抽取系统的一般结构, 并提出在数字图书馆的建设中, 信息抽取技术能够在数字内容的自动标引、元数据获取、数据挖掘、情报研究分析、大型知识库数值库建设、参考咨询等方面发挥重要的作用。 相似文献
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[目的/意义]在线医疗信息抽取是实现医疗信息检索、医疗信息推荐、个人医疗健康提醒及警示、疾病诊断、公众健康监控、药物不良反应挖掘等服务的基础环节，而医疗实体抽取则是在线医疗信息抽取的首要工作。本文拟解决传统医疗实体抽取严重依赖于人工特征提取且效率低的问题。[方法/过程]以网络文本为研究对象，首先对医疗实体类型和医疗实体抽取的目标进行描述。将在线医疗文本中的医疗实体抽取任务看作序列标注问题来解决，通过对CNN模型和BiLSTM模型基础理论的探讨，构建基于混合深度学习模型CNN-BiLSTM的医疗实体抽取框架。[结果/结论]通过三组对比实验，验证了本文所使用的CNN-BiLSTM模型在医疗实体抽取任务中的有效性。 相似文献
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本文从微观层面设计了馆藏资源语义化模型,描述了馆藏资源语义化的关键技术,并利用武汉大学图书馆馆藏资源“美洲各国军事”类目的数据对模型进行了检验。从馆藏资源到语义资源需要经过信息提取技术、语义关系提取技术和形式化技术的支持。实验分析发现馆藏资源语义化模型所述的流程可用,后续研究可以着眼于资源统一化。图5。表3。参考文献53。 相似文献
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LISA数据库中关于信息构建（IA）的文章统计分析 总被引：3，自引：0，他引：3
以1975-2004年间LISA数据库收录的关于信息构建（IA）的文献为研究对象,运用文献计量学方法,分别进行载文分析、语种分析、著者分析和内容分析。基于这些分析,结合IA产生的历史和发展的现状,提出在该领域进行研究的核心地区、核心作者和核心期刊,指出目前的研究重点,进而探讨未来该领域研究的发展方向。 相似文献
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网络科技信息具有开源、发布及时等特点,目前已成为战略情报监测的重要资源。但这类资源又具有非结构化、无语义描述等特点,如何将Web信息从非结构的自由信息转为可分析的结构化、语义化信息成为一个亟需解决的问题。针对这一问题,笔者提出了网络科技信息结构化监测的思路方法。这一方法通过知识抽取技术,从网络信息资源中抽取出嵌在其中的知识对象以及对象间的相互关系,将自由文本转换为结构化的可计算的知识单元,在此基础上构建各类监测模型,进而实现对研究领域的态势监测。基于这一思路,笔者开发了“网络科技信息自动监测系统”,并基于监测数据所形成的语义资源,进行了监测态势分析实验。图 6。表1。参考文献16。 相似文献
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关于从MEDLINE数据库中进行知识抽取和挖掘的研究进展 总被引：28，自引：4，他引：24
本文对近年来国内外利用医学文献检索系统MEDLINE进行知识抽取和文本数据挖掘的研究进行了回顾和综述,包括Swanson等开展的从文献中发现隐藏的联系的研究,Cimino等人开展的从文献中抽取规则的研究,国外的共词及国内的共篇分析研究.并据此提出,在当前信息技术高速发展的条件下,应当充分开展知识抽取和文本挖掘的研究,为图书情报部门的服务功能从文献管理向信息管理和知识管理转化进行理论上的探索. 相似文献