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[目的 /意义]为了向政策制定提供科学证据推荐,提出一种基于知识图谱的循证政策中科学证据推荐研究框架,并以新冠肺炎疫情防控政策为例进行科学证据推荐研究。[方法 /过程]提出一种有效的循证政策中科学证据推荐研究框架,该框架主要包括循证政策与科学证据知识图谱构建、循证政策中的科学证据推荐两部分;同时,以新冠肺炎疫情防控政策为例,构建包含12 872 567个实体、47种关系和61 548 684个三元组的循证政策与科学证据知识图谱,并进一步利用知识图谱的推理能力为新冠肺炎疫情防控政策的制定提供科学证据推荐。[结果/结论 ]研究结果表明该方法具有良好的推荐准确率,在TransE模型中的HITS@10为0.182 588,能够有效解决新冠肺炎疫情防控政策制定中的科学证据推荐问题,也为新冠大流行期间的循证政策制定提供了一种新的方案。 相似文献
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我国IT咨询业的发展现状与未来走向 总被引:2,自引:0,他引:2
以权威机构的统计数据为依据,从我国管理咨询机构运行机制及其开展的IT咨询项目的数量、IT咨询服务产品的质量等方面对我国IT咨询业发展现状进行分析,指出我国IT咨询业存在的主要问题,并针对这些问题提出相应对策。最后,对我国IT咨询业的未来走向进行预测与展望。 相似文献
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目前我国的信息服务技术创新活动存在着缺乏动力、策略选择失误、信息服务产品与工艺创新水平低等问题。采取的对策应是 :(1)构建我国信息服务技术创新的动力模式 ;(2 )模仿———合作创新战略应成为我国信息服务技术创新的现实选择 ;(3)强化我国信息服务产品创新。参考文献 5。 相似文献
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卢小宾鲁国轩杨冠灿祁天娇 《档案学通讯》2022,(5):19-27
当前,政府从各层面采取了一系列措施推进政务信息公开,已经取得了阶段性成果。实践工作中,政府网站平台发布的开放公文缺少主题分类、标注不一致间题成为阻碍政务信息开放利用的技术瓶颈。如何精准地、一致地对现有政府平台的海量政务公文进行主题分类标注,使其能为深度检索、推荐服务提供支撑,是函待解决的关键问题。在深入调研的基础上,一套自动化的针对政府开放公文的主题分类方法被提出,该方法以CNN-LSTM模型为基础,融合预训练BERT模型的语义特征,能精准的对政府开放公文进行主题分类。模型针对主题分类预测的整体准确度(Accuracy)为63.52%,最佳的F1-value可达到63.59%,为解决政务公文主题分类标注缺失问题提供了可行方案。该方法可以与信息检索、推荐结合,为公众提供更具精准度的政府公文服务。 相似文献
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卢小宾鲁国轩杨冠灿祁天娇 《中国档案》2023,(3):71-71
文章针对大规模政府开放公文的主题分类标注问题,提出一种基于多分类模型的政府开放公文主题分类自动标注方法。第一,公文主题分类标注的需求。针对主题分类标注不一致问题。开放公文所涉领域广泛,可以采用预训练模型(如BE RT)对公文提取词向量,从而保证文本分类的一致性。针对主题分类标注深度问题。自动主题分类方法需要针对公文全文,但考虑不同公文的全文长度存在极大差异,需要能够在全文本中抓住中心句以及中心词,并经过提炼后对其进行归类。 相似文献