网络报纸信息资源的开发与利用

本简要分析了网络报纸信息资源定义、特征等基本概况，并拟在信息资源管理的框架内，以图书馆为主体，就网络报纸信息资源开发利用的途径与方法进行探讨。     

美国高校图书馆实时参考服务试验项目研究

文章从人员配置、宣传推广、软件选择、咨询问题类型、服务评估等方面对8个美国高校图书馆的实时参考咨询试验项目进行了研究分析与经验总结。     

高校图书馆教学/学习用书著录的探讨

教学／学习用书是高校图书馆馆藏的重要组成。教学／学习用书具有不同于其它文献的特点，高校师生的检索利用也不同于其它馆藏图书。为提高教学／学习用书的利用率，方便高校师生检索，本文探讨了高校图书馆在教学／学习用书著录时，机读目录格式中4--连接款目块的使用。     

世界一流大学图书馆的数字参考服务实践研究

文章通过对30所世界一流大学图书馆的数字参考服务发展现状的调查分析，总结了其发展现状和有益经验，同时对大学图书馆数字参考服务模型的建立提出了构想。     

合作数字参考咨询系统实例研究——VRD合作体系分析

文章着重详细分析了美国的合作数字参考咨询项目VRD的情况，并对它的合作策略、框架内容、对象、服务模式进行了总结，以期为我国数字参考咨询服务的发展提供有益的借鉴。     

基于Ontology的语义导航研究*

提出基于Ontology建立导航机制，赋予导航语义，可以改善WWW导航的现状。本文主要讨论了Ontology及其对导航的支持，并给出一个基于Ontology的语义导航模型。     

2004年美国最佳免费参考网站评介(上)

引言 　　美国图书馆协会(ALA)下属参考与用户服务协会(RUSA)的机器辅助参考部(Machine-Assisted Reference Section,简称MARS)自1999年起每年甄选一批最佳免费参考网站予以公布,迄今入选网站160余个,涉及自然、社会、人文、艺术等多个领域.MARS评出的2004年最佳免费参考网站是其公布的第6批免费网站目录,现择其中对我国读者有较大参考价值的网站进行介绍,希望引起国内网络信息资源建设与服务有关方面的注意.……     

CALIS分布式联合虚拟参考咨询系统的开发

介绍了CALIS分布式联合虚拟参考咨询系统(DCVRS)的开发,包括系统的架构、组成、功能以及相关标准等。DCVRS项目的目的是为CALIS成员馆提供一个联合虚拟参考咨询服务平台,沟通咨询馆员与读者,真正实时地解答读者在使用数字图书馆中第一时间所发生的问题;同时也有助于推动与国内外虚拟参考咨询的合作以及相关标准技术的发展。     

Analysis of Statistical Question Classification for Fact-Based Questions

Question classification systems play an important role in question answering systems and can be used in a wide range of other domains. The goal of question classification is to accurately assign labels to questions based on expected answer type. Most approaches in the past have relied on matching questions against hand-crafted rules. However, rules require laborious effort to create and often suffer from being too specific. Statistical question classification methods overcome these issues by employing machine learning techniques. We empirically show that a statistical approach is robust and achieves good performance on three diverse data sets with little or no hand tuning. Furthermore, we examine the role different syntactic and semantic features have on performance. We find that semantic features tend to increase performance more than purely syntactic features. Finally, we analyze common causes of misclassification error and provide insight into ways they may be overcome.