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本文提出基于"主语-谓语-宾语(Subject-Predication-Object,SPO)"三元组的生物医学领域知识发现框架,对该框架的关键技术和实施流程进行研究。首先,基于UMLS语料库,利用Sem Rep工具从生物医药文献中抽取SPO三元组;其次,基于领域知识组织体系,结合自定义词表和清洗规则对SPO进行清洗和筛选;再次,利用Net Miner分别绘制以Subject和Object为中心节点,Predication为边的语义网络图;最后,结合专家解读,实现领域知识发现。本文以诱导多能干细胞领域为例进行实证研究。结果显示,SPO三元组可细粒度地揭示科技文献的知识内容,基于SPO的语义网络能直观地支持领域知识发现,该框架具有兼容、高效、易实施等优点。 相似文献
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个性化语义TRIZ构建研究 总被引:2,自引:1,他引:1
[目的/意义]研究构建个性化语义TRIZ的方法、流程与关键技术.该语义TRIZ可对专利中隐性技术信息进行深度揭示与语义关联.[方法/过程]设计一个开放性语义TRIZ框架.该框架从概念空间、索引空间、应用空间3个维度构建语义TRIZ;从微观层SAO、中观层技术主题、宏观层技术范畴3个层面描述语义TRIZ索引结构.基于该框架,以大口径光学元件专利为例构建领域个性化语义TRIZ.[结果/结论]针对中等规模专利数据集(数千条),本方法能有效地半自动构建领域个性化语义TRIZ,支持专利深度技术挖掘应用. 相似文献
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面向TRIZ的领域专利技术挖掘系统设计与实践 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义] 针对面向TRIZ的专利技术深度、精准挖掘的需求,设计并开发一套领域专利技术挖掘系统。[方法/过程] 首先,归纳面向TRIZ的专利技术挖掘的具体需求,分析现有工具的不足。其次,提出领域专利技术挖掘系统的体系结构,总结其关键技术及解决方案。最后,开发一套面向TRIZ的领域专利技术挖掘原型系统,并进行大口径光学元件(LAOE)领域专利技术挖掘实践。[结果/结论] 该系统基于SAO(subject-action-object)三元组与简单知识对象,集成文本挖掘技术构建细粒度、多维度的领域技术索引,实现领域知识棱镜、面向TRIZ的语义检索与专利可视化分析功能,可以支持深度、精准的专利技术挖掘应用。 相似文献
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本文介绍了一个以中科院成都文献情报中心拥有的信息资源为基础而建设的混合型虚拟图书馆,采用扩展都伯林核心元素集DCMES(Dublin Core Metadata Element Set)来深入描述综合性数据库系统的学科子库信息与其他分布在网络上的专业性信息资源。对这些信息资源进行主题词标引,实现了按学科分类的信息资源交叉浏览与单入口多关键词混合检索。 相似文献
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