面向先秦典籍的历史事件基本实体构件自动识别研究     

王东波  高瑞卿  沈思  李斌 《国家图书馆学刊》2018,27(1)

结合数字人文的数据获取、标注和分析方法,识别和挖掘先秦典籍中历史事件基本实体构件具有重要的推广和使用价值。本文将先秦时期极具代表性的《公羊传》《谷梁传》《左氏春秋》《吕氏春秋》《晏子春秋》等作为处理语料,对其中的人名、地名、时间实体等进行内部数量统计和外部特征分析,构建特征模板。在已有的４６５,１９７ 个词汇的基础上进行实体抽取训练与测试,选出人名、地名、时间实体识别效果的调和平均数最大（８７．３７％）的模型,并将其应用于《国语》语料以便检验识别效果,同时将以上过程进行可视化展现。图８。表１１。参考文献１３。  相似文献   

中央电大第一届远教科学讨论会在京召开     

沈思 《中国远程教育(综合版)》1987,(3)

一九八七年一月十四日至十五日,中央电大在北京召开了第一届中央电大远距离教育科学讨论会暨中央电大远距离教育研究学会成立大会。大会由远距离教育研究室副主任丁兴富同志主持,与会者均是中央电大各处室热心于远距离教育理论研究的同志。张达、牛振东两位校长出席大会并作了重要讲话。中央电大原校长王亦山、郝金禄两位同志也应邀出席了大会。  相似文献   

国内外"人工智能与图书馆"研究的知识网络及演化态势分析     

王璇  王晓文  沈思 《大学图书情报学刊》2019,37(5)

  相似文献   

光环效应   总被引：1，自引：0，他引：1  

沈思 《成才之路》2009,(1):I0003-I0003

一个人的某种品质,或一个物品的某种特性给人以非常好的印象。在这种印象的影响下,人们对这个人的其他品质,或这个物品的其他特性也会给予较好的评价。  相似文献   

近10年我国高校图书馆信息资源配置研究综述     

王晓文  沈思 《图书馆学刊》2011,(4)

首先对近年来我国高校图书馆信息资源配置研究的相关文章从时间分布和研究热点分布两方面进行了统计分析,然后从信息资源配置的理论研究、内容、影响因素、配置现状、质量控制、配置原则、模型与机制、配置对策等方面对我国高校图书馆信息资源配置研究进行了详细的分析和总结.  相似文献   

关于中国古代文化史研究的几个问题     

葛志毅  沈思 《廊坊师范学院学报》2014,(1):66-69

从20世纪80年代开始,文化史研究再度兴起,它打破了此前公式化、概念化通史一家独盛的局面,使史学研究内容多元丰富起来.继则因国学及儒学研究的再兴,中国古代文化史的研究呈现方兴未艾之势.但关于文化史的概念、体例、分期、中外比较及传统文化与现代化关系诸方面,仍存在一些理论上需要深入讨论的问题,必须认真思考和对待.  相似文献   

图书情报学项目研究现状与热点：基于“十三五”时期国家社科基金年度与青年项目的分析          下载免费PDF全文

马赫  关心惠  沈思 《情报科学》2022,40(4):186-192

【目的/意义】通过梳理分析“十三五”时期国家社科基金图书情报学项目立项情况和研究进展,洞悉本学科 研究发展状况与研究热点,为本领域项目研究工作提供思路与方向。【方法/过程】以 2016-2020年度立项的 741项 国家社科基金项目和国内 CNKI收录的 283篇项目研究论文为样本,采用文献分析法和可视化分析工具 Gephi,从 研究现状、项目立项数量、项目类型、研究机构、研究人员等层面进行解析,同时通过关键词分析“十三五”期间图书 情报学项目二级学科研究热点。【结果/结论】项目研究呈现以下热点和研究趋势：一是新文科建设背景下图书情报 学学科的交叉融合,二是时代特征下信息及舆情的重要需求,三是传统文化传承视角下文献整理与研究价值凸显, 四是图书情报学学科发展的理论与方法创新。【创新/局限】结合论文与项目等数据样本,提供了一种基于可视化工 具分析图书情报学项目二级学科研究热点与特征的新路径。  相似文献   

我跳得最高     

沈思 《创新作文(初中版)》2014,(32):22

只听沈思一边跳一边吹道:告诉你们一个秘密,我是世界上跳得最高的人哦!前几天,我出去游玩,突然,我发现草地上有一条大青虫!从小就怕虫子的我立刻站起来,一边尖叫,一边跳跃着躲过虫子。我跳得一次比一次高,第一次是1米,第二次是10米,第三次是50米,第四次是200米,第五次竟然跳到了月球上!当我意识到自己已经跳到月球上的时候,我看到了一位美若天仙的女子,她怀中还抱着一只又白又可爱的兔子。呀!难不成  相似文献   

大数据时代情报学教育的回顾与展望     

刘浏  王东波  沈思  谢靖  陈昱成 《情报学报》2020,39(12)

  相似文献   

基于OCC模型和LSTM模型的财经微博文本情感分类研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴鹏  李婷  仝冲  沈思 《情报学报》2020,39(1):81-89

为了解决财经微博文本中网民情感状态转移的时序数据分析问题,本文提出一个基于认知情感评价模型(Ortony,Clore&Collins,OCC)和长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)的财经微博文本情感分类模型(OCC-LSTM)。基于OCC模型从网民认知角度建立情感规则,对财经微博文本进行情感标注,并作为LSTM模型进行深度学习的训练集;基于LSTM模型,使用深度学习中的TensorFlow框架和Keras模块建立相应的实验模型,进行海量微博数据情感分类,并结合13家上市公司3年的微博文本数据进行实证研究和模型验证对比。实证研究结果发现本文提出的模型取得了89.45%的准确率,高于采用传统的机器学习方式的支持向量机方法 (support vector machine,SVM)和基于深度学习的半监督RAE方法 (semi-supervised recursive auto encoder)。  相似文献