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1.
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
2.
[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系，支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求，借鉴业界经验，梳理现有资源体系的问题，从多层次多维度扩展资源体系；构建可靠数据处理流程和计算平台，支持高效数据采集和处理；研发智能化数据治理工具，实现知识资源的有效治理，确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系，构建完成高度自动化的数据采集治理流程，实施多重数据质量控制，积累数亿高质量数据，且为多个知识服务提供数据支撑。 相似文献
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8.
Anthony J. Sadar 《Science & Education》2018,27(1-2):233-235
9.
[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求，建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化，同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理，丰富服务模式，提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上，提出平台设计思路、建设框架，对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据，打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法，实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理，实现数据共享和重复利用。 相似文献
10.