关键词检索特性的计量学分析

利用文献计量学方法,对关键词检索文献出现的数量上特征,通过列表进行分析,得出关键词检索具有专指性、结合性与层次性以及层次性分离的特性,形成对关键词检索的认识,对标引与检索文献以及日后的研究具有积极意义。     

关键词及其联机检索

主要阐述了关键词在联机检索中的地位和作用,提出了5种检索内容转化方法,探讨了如何选择关键词的有关问题。     

在Ei和INSPEC光盘上进行关键词检索特性研究

选用Ei和INSPEC两种不同数据库的光盘,用检索实例分析讨论关键词检索的特性。提出克服关键词误检的新方法是在原有关键词检索基础上增加特征关键词作限定条件就组成新的关键词检索。     

基于交互式图像检索的检索方法研究

现有的图像类专利检索方法难以提取关键词,导致检索效率不高,本文提出的检索方法中研究了四种图像检索专利申请的检索方法,给出针对性的检索关键词与申请人追踪,提高了该类申请对比文件的检索效率。     

科技论文主题检索最大查准篇数研究

选用Ei和INSPEC二种不同数据库的光盘,用检索实例分析讨论主题检索实现查准的多种途径。提出在原有关键词检索基础上增加特征关键词二维组合作限定条件,可得一组新的关键词检索。这组新的关键词检索可用作联机检索不同数据库的通用入口词,还可用作词表主题词检索查准的重要补充。本文对词表主题词检索和一组新的关键词检索进行逻辑或运算,并与在此基础上再引进混合分类——关键词检索逻辑或运算作比较。实例表明这二组数据相互逼近,可用作查找最大查准篇数的逼近值。     

检索引擎的评价和利用

从理论和应用的角度探讨了评价检索引擎的关键词检索功能的指标体系,并依此为基础结合实践经验提出了提高查询效果的七点建议。     

专利检索中的关键词扩展研究

关键词检索是专利检索时的主要方式,关键词属于人类自然语言,其表达方式多种多样。本文从关键词扩展的角度出发,论述了关键词扩展的必要性及常见关键词扩展方式,通过实际检索案例论证关键词扩展的有效性,在一定程度上减少漏检,从而能更快、更准地检索出最相关的对比文件。     

Web of Science高级检索的检索式构建

<正>检索式构建对于检索结果来说至关重要,选择不同的关键词,通过不同的逻辑关系组合,检索结果大不相同。本课题组在进行"生物学发展态势评估研究:2004-2013年"研究中,对12个生物学重要方向进行检索式构建和文献计量,获取了该12个方向的研究数据。本文就关键词选择和检索式构建过程中出现的问题和注意事项进行总结,以期为今后的检索提供更丰富的经验。本研究在Web of Science核心合集中进行高级检索,采用"主题"(TS)检索,限定年限     

EBSCO科技期刊主题检索方式研究

通过对检索系统所提供的主题词、关键词、作者提供的关键词这三种用户常用的检索方式进行选词测试,比较它们的检索效率,从而了解这三种检索方法的特点,并以此为用户提供检索建议.     

基于网络的关键词检索技巧

关键词检索是互联网信息检索最流行的方法。为引导用户正确地认识和应用关键词检索技术,提高信息检索效率,本文结合实例讲解,从关键词的选择、使用、组配等方面总结了一些关键词检索的技巧。     

基于主题模型(LDA)的查新辅助分析系统设计研究

文章概述了主题概率模型（LDA）的计算原理和方法,以及开源R语言中lda程序包采用快速压缩吉普抽样算法分析语料库的处理流程。设计了基于LDA模型的查新辅助分析系统设计功能框架,对其功能、编程实现思路和工作流程做了描述。最后结合课题查新实例,详述了采用LDA模型通过相关文献关键词进行潜在主题挖掘,对比分析课题研究内容,对课题给出客观评价的过程。结果表明,基于主题模型的查新辅助分析系统可以快速有效挖掘相关文献主题,降低查新员对相关文献的分析难度,提高课题评价的客观性,整体辅助分析效果良好。     

Knowledge organization and access in a conceptual information system

Traditional approaches to information retrieval, based on automatic or manually constructed keywords, are inappropriate for certain desirable tasks in an intelligent information system. Obtaining simple answers to direct questions, a summary of an event sequence that could span multiple documents, and an update of recent developments in an ongoing event sequence are three examples of such tasks.In this paper, the SCISOR system is described. SCISOR illustrates the potential for increased recall and precision of stored information through the understanding in context of articles in its domain of corporate takeovers. A constrained form of marker passing is used to answer queries of the knowledge base posed in natural language. Among other desirable characteristics, this method of retrieval focuses search on likely candidates, and tolerates incomplete or incorrect input indices very well.     

An efficient substring search method by using delayed keyword extraction

In the information retrieval systems, one of the most important and difficult operations is to extract appropriate keywords from documents. This paper proposes an effective substring search method by extending a pattern matching machine for multi-keyword based on Aho and Corasick (AC) called AC machine. The proposed method enables us to extract keyword candidates as much as possible and to select the suitable keywords for users' purpose at a retrieval stage. This method contains four types of substring search methods (exact, prefix, suffix and proper substring search). This paper also proposes a construction algorithm of the retrieval structure for speeding up the substring search. From the simulation results, it is shown that the retrieval time of the presented method is as fast as the key retrieval method based on the trie.     

我国高等院校文献检索教学研究文献分析

分析我国在文献检索教学领域2001—2008年来的研究状况,以期对我国文献检索教学的研究有全面的了解。方法：利用《中国期刊全文数据库（CJFD）》。采用文献计量法,分析年发文量、关键词、合作率与合作度、多产作者情况、期刊及地域分布、机构等指标和内容。结果：共检出论文1415篇,关键词1196个,平均词烦为3．66。涉及作者2150人,合作度平均值为1．52．机构702个、期刊486种。结论：分析了我国高等院校文献检索教学研究现状,明确了目前研究的重点与热点问题。多产作者和栽文较多的期刊,为文献检索教学的进一步研究和发展提供借鏊。     

基于用户体验的百度学术应用研究

[目的/意义] 从用户体验的视角对百度学术的功能进行分析,发现其优点和不足,为用户使用百度学术提供借鉴。[方法/过程] 首先将百度学术的功能分为检索功能、检索结果展示和个性化服务3部分;然后选择不同的检索词进行检索,对检索结果进行比较分析;最后利用百度学术提供的相关搜索词,从用户检索角度,对17种图书情报学期刊的关联性进行了实证研究。[结果/结论] 研究发现,①百度学术可以满足用户基本的学术信息检索需求;②百度学术为用户提供了较为丰富的筛选功能,便于用户从检索结果中查找所需要的学术信息,同时为用户提供了与检索结果相关的推荐信息;③百度学术的个性化服务可以满足用户对检索结果的管理需求,并为用户提供学术信息的推荐服务。     

知识图谱视野下科技查新研究的发展分析

采用文献计量方法和关键词共现分析法,对被中国学术期刊全文数据库收录的核心期刊上发表的查新研究论文按发表时间、作者、高频关键词和研究内容进行统计分析。研究近21年来科技查新研究领域的现状、发展、热点和趋势。     

中国情报学期刊论文热点关键词演变轨迹与预测

[研究目的]寻找国内情报学领域期刊论文研究热点的分布特性,探讨我国情报学领域学术研究热点的基本演变轨迹。[研究方法]选择国内情报学领域21种期刊论文的关键词进行统计分析,统计时间从2000年至2020年,统计数据在万方数据库中进行。首先选择年度排序在前30次以上的关键词作为热点研究的统计对象,由此从中选出60个关键词作为情报期刊的基本热点关键词。其次用选出的60个关键词在万方数据库的全学科(注:这里的全学科指在万方数据库收录的所有学科)关键词中进行检索,检索时间为2000年至2020年,最后对比分析情报期刊的热点关键词在全学科中的个性化特征和全局性分布特征。[研究结论]实验结果表明,该统计分析揭示了我国情报期刊论文近20年来三个阶段的热点关键词演变轨迹。情报学热点关键词与全学科关键词存在超前和滞后现象,反映了情报学科与全学科具有相互学习和相互推进的发展规律,借此规律对我国未来情报学热点进行预测,预测出我国情报期刊论文未来延续出现和可能出现的72个热点关键词。     

SLTFNet: A spatial and language-temporal tensor fusion network for video moment retrieval

This paper focuses on temporal retrieval of activities in videos via sentence queries. Given a sentence query describing an activity, temporal moment retrieval aims at localizing the temporal segment within the video that best describes the textual query. This is a general yet challenging task as it requires the comprehending of both video and language. Existing research predominantly employ coarse frame-level features as the visual representation, obfuscating the specific details (e.g., the desired objects “girl”, “cup” and action “pour”) within the video which may provide critical cues for localizing the desired moment. In this paper, we propose a novel Spatial and Language-Temporal Tensor Fusion (SLTF) approach to resolve those issues. Specifically, the SLTF method first takes advantage of object-level local features and attends to the most relevant local features (e.g., the local features “girl”, “cup”) by spatial attention. Then we encode the sequence of the local features on consecutive frames by employing LSTM network, which can capture the motion information and interactions among these objects (e.g., the interaction “pour” involving these two objects). Meanwhile, language-temporal attention is utilized to emphasize the keywords based on moment context information. Thereafter, a tensor fusion network learns both the intra-modality and inter-modality dynamics, which can enhance the learning of moment-query representation. Therefore, our proposed two attention sub-networks can adaptively recognize the most relevant objects and interactions in the video, and simultaneously highlight the keywords in the query for retrieving the desired moment. Experimental results on three public benchmark datasets (obtained from TACOS, Charades-STA, and DiDeMo) show that the SLTF model significantly outperforms current state-of-the-art approaches, and demonstrate the benefits produced by new technologies incorporated into SLTF.     

基于本体和自动标注的网络邮票图像语义检索研究——以南京邮电大学数字邮票库为例

针对网络邮票图像的特点,提出邮票领域本体构建方法。根据网络邮票图像的视觉特征和描述文本．利用本体描述其语义特征,通过自动图像标注技术构建邮票图像本体库,并构建网络邮票图像的语义检索系统。实验表明,该系统解决了网络图像基于关键字检索和基于内容检索中的语义缺失问题,具有较高的图像检索准确率。