浅谈文书档案数字化

本论述了书档案数字化的概念、原则、方法和过程，着重讨论了影响档案数字化质量的三个重要参数：分辨率、亮度和扫描速度。     

浅谈带盘图书的二次加工整理

针对我国出版带盘图书数量越来越多的发展趋势，分析了目前带盘图书存在的问题，结合图书馆利用实践，提出了事盘图书二次加工整理的具体方法。     

零件表达方案选择的模糊模式识别

零件的表达应正确、完整、清晰和简便。就清晰和简便而言,存在着模糊性,即“清晰与模糊”、“简便与繁琐”,难以明确地划定界限。因而,在满足正确、完整的前提下,零件的表达方案常常有多种,根据清晰和简便的不同程度,来选择某种方案,可通过模糊识别即贴近度最大者为最优方案。     

融合深度学习和链路预测的细粒度技术预测研究——以合成生物技术为例

[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。     

基于关键词价值细分的高价值热点主题识别方法研究

对作者关键词进行价值细分研究,有助于识别学科高价值研究热点主题,帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型,对各个指标进行动态加权,多次实验后,形成多组关键词价值细分结果;从关键词生命周期的角度,结合医学领域的生存分析方法,使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证,识别出最优价值细分结果;依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文,对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法,本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类,较好地识别了高价值热点主题。     

基于多维属性动态变化特征的新兴技术识别研究

新一轮科技革命时代背景下,新兴技术识别有助于把握前沿技术及其走向,有助于科学规划科技战略。本研究在界定新兴技术定义和属性基础上,依据新兴技术的属性在时间维度上的变化特征,提出一种基于新颖性、传承性、关注性、引领性和无序性等多维属性变化特征的新兴技术识别方法,并通过纳米医学领域的实证研究,证明该方法能有效识别新兴技术并具备细粒度展示技术内容和发展脉络的功能。