一种基于序列标注的概念短语抽取方法

［目的/意义］ 科技文献中的概念是对文献中知识高度凝练的表达,通常以定义句的形式出现在科技文献中。自动从概念定义句中抽取概念,能够进一步挖掘科技文献中蕴含的重要知识。［方法/过程］ 通过分析概念定义句的结构、句式等模式特征,提出以WCL数据集为基础的语料构建方案,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型学习概念定义句的模式,从而实现概念短语抽取。［结果/结论］ 结合以往对概念定义句模式特征的研究,创新性地提出一种基于序列标注学习概念定义句的组成模式,从而实现概念短语抽取。通过BERT+BiLSTM+CRF模型,有效学习了概念定义句中的上下文语义、句式结构、组成项分布等模式特征,实现了句子中概念短语的抽取。     

学科服务3.0模式研究与实践

［目的/意义］研究提出学科服务3.0模式,为科学大数据环境下学科馆员团队创新发展提供可借鉴的理论模型和实践参考。［方法/过程］面向科学大数据环境下科学研究新范式新形势,分析学科馆员代际演进趋势,从"创新组织方式" "提高能力素质" "转变工作方式" "拓展服务内容" "提升服务层次" "完善目标追求" 6个维度设计新型组织服务模式,建立"矩阵式+网状式"学科服务团队"双协同"协作体系,创新组织方式,按照"能力专业化""工作精准化"提高能力素质,根据"团队协同化" "过程嵌入化" "合作有温度""品牌高价值"转变工作方式,围绕"四重对象"、沿着科技创新产业链拓展服务内容、提升服务层次,支撑科技管理与决策。在此基础上,以中国科学院某研究所为例开展实证研究。［结果/结论］本研究所构建的学科服务3.0模式在当前科学大数据环境发展下,能有效提升学科服务建设效果,为学科用户提供更好的研究服务与决策支撑。     

基于本体的简帛医药知识组织研究

［目的/意义］ 中医药是中华文化的传承,对现代医学发展具有重要作用,应受到高度重视。利用数字技术组织中医古籍,对其进行保护与重用具有重要意义。［方法/过程］ 以简帛医药文献为研究对象,分别构建简帛医药书目本体和内容本体,并通过书目本体和内容本体的连接形成简帛医药文献本体模型;利用命名实体识别模型抽取实体概念,利用依存句法分析和规则的方法抽取实体关系,最终将简帛医药文献数据存入图数据库,实现简帛医药文献知识图谱可视化与检索查询结果呈现。［结果/结论］ 利用本体和知识图谱,提出简帛医药知识组织方法,建立具有逻辑关系的简帛医药知识链,形成中医药领域知识的语义网络,在中医古籍的智能化方面做出有益的探索,有助于中药知识的普及与传承。     

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。     

论文临床影响力评价及预测指标的实证研究——基于诺贝尔生理学或医学奖获得者成果的分析

在重大突发公共卫生事件的背景下,科技论文的临床应用价值被提到前所未有的重要位置。但如何评价这种类型的影响力以及有哪些有效指标仍需要深入挖掘与探索。引文桂冠奖是基于被引频次的诺贝尔生理学或医学奖的预测方法,而未被其预测却最终获得诺贝尔奖的原因可能是传统被引指标无法探测到论文的潜在临床影响力。本文引入美国NIH (National Institutes of Health)提出的论文临床转化潜力近似值指标（approximate potential to translate scores,APT）,选择诺贝尔生理学或医学奖得主的论文集为样本,比较被引文桂冠奖预测和未被预测两组作者论文集的总被引次数、加权RCR (relative citation ratio)、被临床论文引用次数、APT均值、Human均值、Animal均值、Mol/Cell (Molecular/Cellular)均值这7项指标,以及转化力三角形模型的差异与指标间的相关性。被预测获奖和未被预测获奖两组论文的总被引次数、加权RCR、Mol/Cell均值有显著差异,未被预测组的Human均值与Animal均值及中位数均高于被...     

大数据环境中的数字资源权益管理:关键问题与应对策略——2021年大数据环境中数字资源权益管理研讨会综述北大核心CSSCI

2021年7月28日,由中国科学院文献情报中心、武汉大学信息管理学院和武汉大学国家保密学院联合主办的"大数据环境中数字资源权益管理研讨会"通过网络会议方式成功召开。会议邀请图书情报、法律等领域的专家学者,围绕"大数据时代图书馆数字资源权益管理:方法与路径"这一主题进行了充分的研讨。本文以会议研讨内容为综述对象,结合国内外研究前沿,分析提出大数据环境中数字资源权益管理面临的四个关键问题和相应的解决路径。     

老一代图书馆人的精神品格及其新时代传承

<正>尊敬的各位领导,各位同行：今天,我和各位一样满怀着喜悦,来参加教育部高校图工委成立40周年学术研讨会。我从事高校图书馆工作37年半,经历了高校图书馆散乱落后阶段、跨越式发展阶段和转型发展的知识服务阶段,见证了40年来,中国高校图书馆事业取得的辉煌成就,见证了高校图工委40年来,在引领和推动全国高校图书馆事业蓬勃发展进程中起到的核心作用。     

美国大学图书馆展览政策研究及启示

我国高校图书馆对展览政策的研究较少,而美国在相关领域有比较成熟的做法。通过对美国若干大学图书馆的展览政策进行梳理与研究,探索其做法对我们的启示,有助于促进国内高校图书馆的展览服务。我国高校图书馆应从展览的服务使命、服务制度、经费筹措、申请制度、审核制度、宣传推广等方面建立和完善展览政策。     

科技政策隐性扩散路径自组织研究

[目的/意义]文章对科技政策隐性扩散路径自组织方法进行研究,挖掘科技政策文本包含深层语义信息,将隐性知识显性化,为科研人员拓展和丰富政策扩散路径研究提供参考。[方法/过程]本文结合科技政策篇章文本的形式语义和内容语义两个方面对政策文本结构化处理和深度挖掘,对政策文本资源全解析,抽取科技政策文本中包含的特征,其中包括概念和关系自动获取与标引技术、网络表示学习,挖掘科技政策文本中的隐含结构信息,利用BiLSTM-CRF模型的深度学习方法实现概念的自动获取和自动标引关系。将得到多篇科技政策文本的概念和关系组成概念关系对的形式,借助于表示学习的方法发现每个节点稠密的向量表示。[结果/结论]通过实验验证,证明了本文借助隐性路径特征的科技政策扩散隐性路径自组织方法的有效性,在一定程度上拓展了政策研究的方法,为科研人员在政策扩散研究上提供了参考。     

图情档学科视角下信息安全与数据治理研究热点与趋势

<正>习近平总书记指出",当今世界正经历百年未有之大变局,这样的大变局不是一时一事、一域一国之变,是世界之变、时代之变、历史之变。能否应对好这一大变局,关键要看我们是否有识变之智、应变之方、求变之勇。"[1]随着全球政治经济格局的改变,国际科学和技术竞争进一步加剧。与此同时,新冠疫情的爆发和互联网的深化应用又使世界各国的依赖程度进一步加深。变局之下,国家安全和信息安全紧密交织,面临着新的挑战。为应对挑战,世界各国纷纷将信息安全上升到国家战略高度,从防卫和进攻两个方面谋篇布局,以确保本国信息安全。2011年2月德国政府发布了指导德国网络安全建设的文件《德国网络安全战略》,重视战略的防御性以及重视国内资源整合与国际合作[2]。2015年3月26—27日,由美国陆军参谋部G-2办公室主办的首届美国陆军开源情报峰会在亚利桑那州华楚卡堡召开[3]。2017年8月18日,美国总统特朗普宣布,批准美军将网络司令部升格为作战司令部,与战略司令部、运输司令部、特种作战司令部并列为美军4大职能型作战司令部[4]。2016年11月1日,英国政府发布了《国家网络安全战略》,提出将在2016—202...