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基于引文内容分析的引用情感识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义]针对自动识别论文引用情感问题,提出一种基于引文内容分析的识别方法并进行可视化展示,克服基于简单引用频次计量无法区分不同引用情感的问题。[方法/过程]首先,利用正则表达式抽取出论文全文中的引文内容信息;然后,利用TF-IDF算法筛选出引用情感特征词,结合情感词典,利用情感分析技术对引文内容进行引用情感识别;最后,利用可视化工具展示出引用情感整体分布情况。[结果/结论]该方法能够有效识别出抗衰老领域论文数据集中引用情感情况。实验结果显示,该领域正面引用占总引用次数的21%,中立引用占总引用次数的78%,负面引用仅占总引用次数的1%。与传统引文网络相比较,基于引用情感的可视化图谱可以有效识别出不同引用情感在整体数据集合上的分布情况。 相似文献
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当前,以ChatGPT为代表的人工智能技术飞速发展,文本挖掘平台的功能优化加快有关内容挖掘的学术论文影响力研究进程,全面梳理基于内容挖掘的学术论文影响力测度的研究现状和进展迫在眉睫。通过梳理国内外利用内容挖掘方法测度学术论文影响力的研究,提出从学术、社会和技术3个维度阐述学术论文影响力的内涵。在其基础上,以时间为轴线,重点论述“学术论文影响什么、怎么影响,以及影响程度如何”的相关内容,深入阐述借助内容挖掘技术的学术论文影响力测度指标和方法。目前,基于内容挖掘的学术论文影响力测度还需利用以ChatGPT为代表的文本挖掘平台和数智技术进一步挖掘相关语义特征,深入探究引文背后的影响机制及理论,尝试从学术、社会和技术等维度,词语、句子、篇章等粒度深入文本内容,综合测度论文影响力。 相似文献
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[目的/意义]提出利用数字技术来追溯现代精神文明的古典参照,试图探寻我国精神文化建设的可靠历史依据,树立坚定的文化自信。[方法/过程]以稷下学派为例,收集现代期刊论文和古代史书典籍,利用机器学习和自然语言处理技术构建古今思想文化的对比映射框架。分别通过古今文本的特征表示、主题聚类和思想聚合,实现现代文明对于古典思想的参照,并从治国理政、经济建设、法治思想、教育思想、生态环境等5个方面进行深入分析。[结果/结论]分析表明,现代精神文明与古典文化意识既相通又存在差异。现代的孝道、德治思想在稷下思想中都有所体现。现代教育体系中的素质教育、思想教育能够追溯到古典精神中品德教化踪迹。古今的法制建设在观念上趋同,但在形式上存在差异。经济建设体系的不同也影响了生态建设观念的差异。本研究的设计与实现初步展示现代数字技术对于映射古今思想对照的可行性,为数字人文中的精神思想挖掘提供新思路,尤其对于追寻我国现代文明建设的历史依据具有重要的现实意义。 相似文献
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[目的/意义]时间在延续,知识在传递,学术在创新。数据环境下,从细粒度视角对文献内容进行探析,旨在帮助科研人员在信息浪潮中准确、高效、智能地获取有用信息。[方法/过程]文章以知识基因作为文献组织节点,在知识基因遗传与变异的特征基础上提出了基于知识基因表达的智慧文献服务模式,对未来智慧文献服务从智慧文献检索、智能文献挖掘以及智慧文献推送三方面提出了创新思考。[结果/结论]从仿生学角度提出知识基因视角下的文献细粒度表达方式为未来智慧文献服务提供了新方案,智慧学术溯源、文本智慧生成以及文献智慧推送三种代表性智慧文献服务应用将对推动智慧文献服务发展起到积极作用。 相似文献
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本体集成是消除本体异质、实现语义通信并达到最高层级的语义融合,最后达到知识重用和互操作的过程。对本体集成的4种主要方法和5种主要工具进行综述,并对它们进行比较分析。 相似文献
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基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统文本分类方法和目前语义分类方法中存在的问题,提出基于SUMO和WordNet本体集成的文本分类模型,该模型利用WordNet同义词集与SUMO本体概念之间的映射关系,将文档-词向量空间中的词条映射成本体中相应的概念,形成文档-概念向量空间进行文本自动分类。实验表明,该方法能够极大降低向量空间维度,提高文本分类性能。 相似文献
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数字学术服务是高校图书馆一项创新性服务。为了解英国研究型图书馆数字学术服务现状,为我国高校图书馆数字学术服务提供国际经验,文章解读英国研究型图书馆协会(RLUK)2019年调查报告《数字学术和研究型图书馆的角色》。该报告内容涉及英国研究型图书馆数字学术服务性质与范围、基础设施、人员保障、资金来源、服务评估、馆藏数字转型、成员馆潜在合作领域等方面,具有内容详实全面、方便用户使用、基于国际对比视角、实践指导意义显著等特点。我国高校图书馆开展数字学术服务,可从建立专门的数字学术服务团队与部门、率先开展人文学科的数字学术服务、重视数字学术服务资金筹集、建立数字馆藏资源共享机制等方面着手。 相似文献
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[目的/意义] 由于传统科技创新主题概率识别方法忽略文本内容语义理解,为了更加准确地识别出主题,科技创新主题语义识别势在必行。[方法/过程] 提出一种基于LDA的科技创新主题语义识别方法,利用语义角色标注技术对科技文献中的科技创新内容进行语义标引,构建LDA主题语义识别模型,根据表征科技创新内容的关键词语义角色对应的上位词的概率识别出科技创新主题。[结果/结论] 通过以3D打印领域数据为对象进行实验,证明该方法能够更加准确地识别出科技创新主题,形成科技创新主题-主题词-科技文献的混合分布聚类集群,减少研究背景等无关数据干扰,避免语义含义相同的科技创新主题词重复统计问题。 相似文献