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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.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
3.
In this digital ITEMS module, Dr. Jeffrey Harring and Ms. Tessa Johnson introduce the linear mixed effects (LME) model as a flexible general framework for simultaneously modeling continuous repeated measures data with a scientifically defensible function that adequately summarizes both individual change as well as the average response. The module begins with a nontechnical overview of longitudinal data analyses drawing distinctions with cross-sectional analyses in terms of research questions to be addressed. Nuances of longitudinal designs, timing of measurements, and the real possibility of missing data are then discussed. The three interconnected components of the LME model—(1) a model for individual and mean response profiles, (2) a model to characterize the covariation among the time-specific residuals, and (3) a set of models that summarize the extent that individual coefficients vary—are discussed in the context of the set of activities comprising an analysis. Finally, they demonstrate how to estimate the linear mixed effects model within an open-source environment (R). The digital module contains sample R code, diagnostic quiz questions, hands-on activities in R, curated resources, and a glossary. 相似文献
4.
Digital Module 05: Diagnostic Measurement—The G‐DINA Framework https://ncme.elevate.commpartners.com
In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback. 相似文献
5.
数字图书馆与数字化分类法 总被引:12,自引:0,他引:12
数字化分类法不仅要能够适合传统文献的分类检索 ,也应能适应各种信息尤其是网络信息的分类和检索。它应借鉴搜索引擎构建多维的分类体系和多途径检索 ,吸收我国已有的信息分类编码成果 ,具有自动搜索、分析、标引和著录的智能性。参考文献 6。 相似文献
6.
7.
VISION:集成分类法、主题词表和语义元数据的概念网络 总被引:19,自引:2,他引:17
本文提出了一种在分类法和主题词表的基础上集成语义元数据、构建概念网络、实现概念检索的方法.和其他的概念检索系统相比,它的最大特色是在检索之前先将信息资源根据其内容和主题组织到概念网络中.这样的概念网络,既是一个资源组织的框架,又是一个知识浏览和概念检索的信息空间.同时,还能支持用户学习.文章介绍了国内外概念检索的研究现状,讨论了集成分类法、主题词表和语义元数据构建概念网络的方法和好处.介绍了一个原型系统VISION,它是在<中国分类主题词表>的基础上,利用北京大学图书馆计算机类的书目数据实现的.文章最后进行深入讨论并介绍下一步的研究工作. 相似文献
8.
运动员心脏功能典型指标的选择与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
任建生 《武汉体育学院学报》1996,(1)
本研究运用相关检验和聚类分析法等对三十多个心脏形态、功能指标进行了筛选分析,选择出适合评定运动员心脏功能的典型指标,并对所选指标的应用进行了评价。 相似文献
9.
针对信息产业在产业结构中的归属问题,本文从产业经济学、信息产业与三次产业的比较和联系,以及信息产业的战略地位等方面,提出信息产业应属第四产业。 相似文献
10.
文革资料不同于普通报刊资料,具有-定的特殊性.只有做好它的研究工作,才能为建立文革资料数据库打下良好的基础. 相似文献