基于本体的研究主题语义分析方法研究

[目的/意义]旨在深入语义层面对研究主题进行分析。[方法/过程]提出基于本体的研究主题语义分析方法,从语义类型和与语义关联两个维度展开,并在实证研究过程中,以“医学信息学”为例,对方法进行验证。[结果/结论]结果表明,语义类型分析能够辅助研究者对研究主题的内容进行进一步的语义理解;语义关联分析从语义角度分析各个研究主题在语义含义上的关联,在辅助研究者分析某领域研究主题时,能够综合分析相关主题,并发现新的研究交叉点。     

近三年档案资源语义化开发研究热点与前沿探测

本文对近三年国内外档案资源语义化开发研究热点与前沿进行了探测，通过高频关键词共现分析总结了国内外近三年档案资源语义化开发研究的相关主题，其中国内总结为档案保管与智慧建设、档案社会记忆建构与知识服务、档案语义转换与语义重组等6个研究主题，国外总结为基于本体的语义化开发等3个研究主题，同时基于高频关键词主题加权演进分析探测了研究热点与前沿。此外，本文对该领域相关平台项目实践研究进行了梳理，并基于以上研究，对国内外档案资源语义化开发的对象、目标、技术方法等内容进行了归纳总结。     

自然语言语义分析研究进展

按照自然语言的构成层次——词语、句子和篇章,分析各层次语义分析的内涵、现有的研究策略、理论依据及存在的主要方法,并对现存的两类主要研究策略进行对比分析.认为词语语义分析是指确定词语意义,衡量两个词之间的语义相似度或相关度;句子语义分析研究包含句义分析和句义相似度分析两方面;文本语义分析就是识别文本的意义、主题、类别等语义信息的过程.当前的自然语言语义分析主要存在两种主要的研究策略:基于知识或语义学规则的语义分析和基于统计学的语义分析.基于统计与规则相融合的语义分析方法是未来自然语言语义分析的主流方法,本体语义学是自然语言语义分析的重要基础.     

基于语义的中文在线评论情感分析

为解决传统的情感分析方法中存在的语义理解能力不足和情感分析不充分问题,本文从语义的角度,运用构建模糊情感本体的方法,对中文在线评论情感分析进行研究.引入情感空间模型,并将传统的在线评论情感分析细分为特征评价和情绪表达两方面.基于已建立的模糊情感本体,对产品(服务)的特征、情感类和强度、程度词、否定词、修辞方法和标点等语义元素进行标注,构建从句子层到文档层的情感计算方法.选取有代表性的评论语料进行实验,结果表明建立的情感分析方法具有优良的准确性和应用性,进一步分析发现不同评论语料中情感具有不同的表达形式和关联关系.     

汉语框架网络问答系统的问句分析设计与实现

利用框架语义学原理,构建出面向问句分析的语义框架——Q框架,在此基础上实现对问句的语义分析。从语义规则角度提出问句分析设计的思路：基于依存句法树确定不同类型问句的目标词,采取模式匹配方法实现基于Q框架的问句语义分析,通过映射完成对问句的框架语义标注,最终确定问句焦点和问句类型。     

融合情感语义与句法结构的中文开放域事理图谱构建研究

为解决大规模开放域事理图谱构建过程中缺少标注数据以及事件类型未知导致的限定域事理图谱构建方法难以迁移的问题,利用规则匹配方法高效识别开放域文本中包含的多种事件逻辑关系,融合情感语义与句法结构信息分析提高事件抽取准确性,以更好完成事理图谱的构建任务。首先,总结并扩展因果、顺承、条件、转折等多种逻辑关系抽取模板,并基于规则模板、依存句法信息筛选逻辑关系事件句;其次,创新性地引入情感语义分析方法,在句法结构信息的基础上,通过捕获事件及事件间关系的情感语义精准识别事件类型,进而抽取事件论元;再次,计算语义相似度,进行事件融合,构建<前序事件,事件逻辑关系,后序事件>三元组,得到事件事理图谱,并进一步进行事件泛化以构建抽象事理图谱;最后,以事件发展较完整的“2022年猴痘事件”为数据源,通过实证分析证明开放域事理图谱构建方法可以实现不同类型事件的识别、事件间逻辑关系的揭露,其有效性、可行性得到验证。研究不仅弥补了现有事理图谱构建理论的不足,也为决策支持、事件发展预测等提供有力的数据支持。     

医学文献语义共词知识网的构建:方法与实证

［目的/意义］针对共词分析存在的普遍问题,提出一种基于细粒度语义分析的共词网络构建与分析方法。［方法/过程］借助SemRep实现源文本主题概念及其语义关系的规范化抽取并由此构建语义共词网络,然后以节点的中心度和边的频次为指标对内容特征词进行抽取,利用UMLS语义网络规定的语义搭配模式,通过概念-语义类型-语义类型组的两级映射,对语义述谓项进行类团划分。［结果/结论］通过与常规共词分析方法比较,发现基于细粒度语义关系的共词分析能有效地揭示文本主题内容,利用UMLS语义网络资源能从语义学角度清晰准确地对语义共词网络进行类团划分。     

医学文献主题语义相似度计算方法研究

[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以MeSH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用PubMed中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度的计算,发现干细胞领域2011-2014年较为新颖的主题为未成年人干细胞研究。后续研究中还需融入基于统计的主题相似度,从而更加全面地揭示主题间的关系,发现语义层面领域的新颖性研究主题。     

基于传递的语义相关度计算方法研究

基于本体的语义相关度计算方法以概念在本体中的结构特征,如深度、密度,概念间的语义关系类型、路径等一系列因素为基础来度量概念间的语义相关度,缺乏对传递因素的考虑.本文通过基于本体的通用语义相关度计算方法的影响要素分析、传统方法的特点研究及语义传递规律的介绍,提出一种基于传递的语义相关度计算方法,并利用<知网>与传统方法基于人工判断进行效果比较,验证了新语义相关度计算方法的应用效果.     

融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测

[目的/意义] 微博转发是实现微博信息传播的重要方式,对用户转发行为进行研究可以更好地理解微博信息传播机制,对热点话题检测、舆情监控、微博营销等具有重要意义。针对以往研究中用户兴趣表示不够全面准确以及未考虑情感差异对用户转发行为的影响,提出一个融入情感差异和用户兴趣的微博转发预测模型。[方法/过程] 该模型首先从维基百科中提取概念语义关系构建维基知识库,将其作为语义知识源对微博文本进行语义扩展,解决语义稀疏问题;对语义扩展后的用户历史微博进行聚类,提取用户兴趣主题和主题对用户的影响力;然后计算微博中各类情感的情感强度,提取情感差异特征;最后结合用户行为特征、用户交互特征、微博特征、用户兴趣特征和情感差异特征,运用SVM实现微博转发预测。[结果/结论] 在新浪微博真实数据集上进行实验,验证了所提模型的有效性。     

语义相关度算法在主题抽取中的适用性研究

语义相关度的计算方法在信息检索、文本挖掘和自然语言处理等方面有着广泛的应用,而其算法种类很多,这些算法针对不同的应用环境具有不同的适用性.本文汇总了多种语义相关度的计算方法,首先全面地概括分析了各类方法的特点,并以应急预案的主题抽取为背景,通过各种语义相关度算法在基于词汇链的主题抽取中的应用,研究了各种算法对主题抽取效果的影响,从而对各种算法在主题抽取中的适用性给出了相应的评价.     

优化党报环保传播的几点思考——基于《宁波日报》"五水共治"传播的框架分析

媒体作为无可替代的环境意识的建构者,作为社会的信息交流中心,既是公众环保知识的主要来源,又影响着公众对环境问题严重性的判断.本文借用框架分析理论,从报道数量、报道版面、报道体裁、报道主题、新闻来源、报道基调、呈现方式等7个方面对2014年2月25日(宁波市治水办挂牌成立)到2015年2月25日期间《宁波日报》中有关"五水共治"的报道进行研究.为研究方便,采用"构造周抽样法"对这一年的报纸进行抽样,在一年的不同星期里随机抽取星期一至星期日的样本,并将这些样本形成八个"构造周"(共56期),对这56期报纸的"五水共治"相关内容进行分析.①     

主观性句子情感倾向性分析方法的研究

随着电子商务的飞速发展,用户评论信息对潜在顾客、商家和商品生产商的影响越来越大.由于在线的评论信息十分海量,所以很难通过人工浏览方式进行全面获取.评论句子往往具有很强的主观性,本文提出了整体方案帮助解决评论信息的获取、处理和可视化显示.通过利用词语的相似性计算方法和字的情感倾向分布概率计算方法,实现了极性词典的倾向值量化计算和极性词典的自动扩展.通过利用语义角色标注实现对评论句子的浅层语义分析,并利用统计结果设计出计算句子细粒度情感倾向值的方法.实验结果证明,基于语义角色标注方法比基于词性标注方法在句子细粒度情感倾向值计算中更有效.     

《新疆日报》精准扶贫报道的框架分析

本文选取《新疆日报》2020年1月1日至9月1日期间的精准扶贫报道进行统计分析,探究其报道特点和报道框架,试图回答《新疆日报》如何建构新疆扶贫图景,以期为扶贫报道的完善提供一些思考.     

基于“语义主题模型”的知识系统框架设计及应用研究

构建语义化知识服务系统是数字图书馆在语义Web环境下的发展方向。针对目前各种语义Web技术在数字图书馆开发应用的现状和问题,本研究融合国际基于Topic的语义知识组织技术,结合国内的需求,提出了“语义主题模型”,目标为构建可实施的语义化知识系统。文章首先对以“概念化主题、主题关联、语义标签”为内涵的“语义主题化模型”概念进行定义;其次,设计基于此模型的语义化知识系统框架;再次,对相关应用进行了探讨;最后,对未来开发工作进行了规划。     

"流动"的家园:空间视域下的《山海情》

《山海情》从"移民吊庄"这一事件入手,讲述了 20世纪90年代福建对口帮扶宁夏西海固地区移民脱贫的故事.该剧以空间为着力点,搭建起西海固群众家园迁移过程中的生活巨变与思想进步的全过程;以独特的艺术魅力展示"扶贫"的主题,建构起观众与剧集强有力的情感勾连,使该剧成功破圈,实现艺术表达与人 气口碑的双丰收.     

个性化语义TRIZ构建研究

[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.     

Topic Maps:撬动Web2.0的语义杠杆

本文在介绍Topic Maps和web2.0的基础上,指出当前web2.0的应用存在语义缺陷,而主题图则有一个良好的语义模型,因此可引入主题图作为杠杆来撬动web2.0的语义。最后对Topic Maps在构建语义Blog、语义wiki、语义RSS、语义Tag中的应用进行了研究。     

中美媒体话语中广州城市国际形象的语料库对比研究

广州,作为中国知名的一线城市,其经济实力和文化底蕴等方面的发展日益受到国内与国外媒体尤其是美国媒体的关注。本研究基于两个自建的中美新闻语料库,使用语料库检索软件AntConc3.4.3提取高频词汇,分析其语义趋向及语义韵,结合批判性话语分析,对比中美媒体所塑造的不同的广州城市国际形象。研究表明,美国媒体关于广州的报道比中国媒体更为灵活和多样,用词方面的准确性更能体现出媒体或者国家对待事件的情感态度。国内媒体因有加强广州的国际影响力的责任,在报道上主要宣传广州具有积极意义的事件。     

信息资源协同研究的进展与深化

文章通过语义分析系统、CiteSpace工具对信息资源协同主题的学术论文进行可视化分析,揭示信息资源协同研究的热点,挖掘信息资源协同研究的核心主题,评析信息资源协同研究的现状,构建信息资源协同研究的方向.