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【目的/意义】文献挖掘是文本挖掘领域中的重要研究方向,文献挖掘技术在信息化时代发挥着越来越重要
的作用。【方法/过程】首先在文献挖掘过程中引入知识元概念,提出了一套基于知识元的文献挖掘处理模式。其次
针对海关贸易档案文献资料,提出了一种五元组结构的知识元表示方法,并用领域知识元本体进行领域知识元间
的组合链接。同时针对期刊文献资料,提出了五类知识元共同表示一篇期刊文献的知识元表示方法。最后以“粤
海关”相关贸易档案文献资料和中文期刊文献资料为例,运用所提方法进行知识元的抽取和表示,在知识元的基础
上进行知识元间的组合链接进而实现快速精确的领域知识挖掘。【结果/结论】基于知识元的文献挖掘模型,能够增
强文献挖掘过程的可重复操作性并提高挖掘成果的可重复利用性。 相似文献
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基于学术文献构建领域本体对促进领域学科发展具有重要的意义。本文提出了一种以中文学术文献为数据源,半自动化抽取领域本体层次关系的框架方法。首先,构建了一个通用的领域本体层次关系的细粒度研究框架。其次,设计了一种新的概念表示方法,融合了深度学习方法得到的概念语义特征和上下文的时间序列词频。进一步结合了AP聚类、Prim算法和Web搜索引擎的查询数据,提出了基于规则推理的本体概念层次关系抽取算法(RROCHE),实现了半自动化概念层次关系抽取。最后,基于中文分词领域的中文学术文献数据,通过数值实验方法讨论了方法的可行性和有效性。本文提出的框架方法也非常容易推广并应用到各领域本体层次关系任务中。 相似文献
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