基于词向量扩展的学术资源语义检索技术

[目的/意义] 尝试以统计的方法为指导思想,探究基于词向量扩展的语义检索技术来提升学术资源的语义检索能力。[方法/过程] 利用自然语言处理、文本挖掘技术,对采集来的学术资源（主要是学术论文）元数据进行预处理,结合word2vec词向量生成工具和elasticsearch全文检索引擎搭建语义检索系统,对学术资源进行语义检索的探索研究。[结果/结论] 本文提出的方法能够有效提升学术信息的检索效果,一定程度上实现学术资源的语义检索,并为后续语义检索的进一步研究提供借鉴。     

基于SKOS的学术期刊文本资源多粒度语义标注方法研究

[目的/意义] 针对学术期刊文本资源语义标注仍存在的通用本体难以构建、标注粒度单一两大问题,提出基于SKOS的学术期刊多粒度语义标注方法,从而进一步推进语义标注的应用发展,更好满足用户的多粒度学术信息需求。[方法/过程] 在对《中国汉语主题词表》进行SKOS描述的基础上,以学术期刊文本资源为对象,实现其多粒度语义标注,并通过实证研究验证该方法的可行性。[结果/结论] 利用SKOS实现对学术期刊文本资源进行多粒度语义标注,较之当前学术检索系统中的标注结果,在"查全"查准"内部特征检索入口"检索结果反馈形式"4个方面具有一定优势。     

我国文化金融研究领域文献分析——来自2002-2016年CSSCI来源数据库的证据

随着文化产业的快速发展,文化金融成为新兴的研究领域。本文选择2002-2016年CSSCI数据库收录的文化金融相关研究文献,运用词频统计法、可视化知识图谱法、内容分析法等多种文献计量研究方法全面分析国内有关金融支持文化产业发展的研究现状。研究发现:现阶段有关金融支持文化产业发展的研究文献逐年增加,分布期刊和研究机构众多,研究范围较广,研究内容包含国际经验比较、经验分析和实证分析;但目前该领域的研究主题相对分散,研究不够深入,缺乏微观数据支撑和模型研究,缺乏构建金融支持体系操作层面的分析,缺乏对具象产业的差异化分析,这些是未来进一步研究的方向。     

Spatial Discovery of Linked Research Datasets and Documents at a Spatially Enabled Research Library

Current publishing practices in academia tend to result in datasets that are difficult to discover. This is because datasets are not well-integrated across academic domains and they are often not linked to the documents that reference them. For these reasons, discovering datasets across domains can be challenging; for example, discovering archeological observations and biological specimens using the same search is not widely supported, even if both datasets share a similar spatial extent, like Mesoamerica. It is also challenging to retrieve relevant documents that reference datasets; for example, retrieving a series of field reports that reference archeological observations is typically not supported. Our work develops an extensible method for: (1) geographically integrating collections across disciplinary repositories and (2) connecting datasets to related documents. We describe a collection of spatially-referenced researcher datasets, capturing their metadata elements and encoding them as linked open data. We then leverage existing library services to formalize links from datasets to documents. The system described in this work has been deployed, resulting in an experimental open data site for the UCSB campus. Results indicate that this system can be scaled-up with support from an institutional repository in the near future.     

重言管窥

重言源远流长,应用广泛普遍。它结构独特,灵活多样;它短小凝炼,鲜明生动,往往起到画龙点睛的作用。通过重言来构词或构形,是汉语悠久的历史传统,也是具有鲜明民族特色的语汇、语法现象。在文学创作中,重言运用一直被当作主要的语言表现手法之一。重言的意义不仅表现在语言、文学上,而且渗进更广泛、深刻而根本的中国“社会传统”和“心理习惯”之中。它成为一种文化现象,对中国语言及文学、文化的历史、现实与未来产生重要的影响。     

《测绘地理信息业务档案管理规定》七解--基于三个新旧文本的比较分析

本文从基础理论、机构职能、归档工作、保管工作、销毁要求、监督管理与服务利用七个方面,对涉及测绘地理信息业务档案管理的三份部门规章进行比较研究,有利于深刻理解、科学解读和全面贯彻新文件精神,为测绘地理信息业务档案管理工作提供更加规范的指导。     

技术知识的跨领域应用及潜在技术方案的识别

[目的/意义]针对企业实施技术创新战略时所面临的技术发展趋势不明朗、技术瓶颈难以突破的问题,提出一种跨领域寻找潜在技术方案的研究方法,引导企业利用跨领域研究方法解决复杂技术问题,保证技术创新的顺利进行。[方法/过程]以知识在技术领域间的流动为切入点,引入语义TRIZ中的知识发现理论,将专利摘要中抽取的SAO结构分别与P&S主题、技术领域进行匹配,绘制技术地图,描述技术知识跨领域应用现状,识别潜在技术方案。[结果/结论]以3D生物打印技术为例进行的实证分析表明,随着技术的不断发展,技术问题和技术方案的种类不断增加,技术问题在追加技术领域中的分布较为分散,而技术方案在主要技术领域中的分布更为集中。识别出的潜在技术方案具有一定的合理性和可靠性,可为企业技术创新活动的顺利进行提供更为清晰的指导和决策支持。     

Using LSA and text segmentation to improve automatic Chinese dialogue text summarization

Automatic Chinese text summarization for dialogue style is a relatively new research area. In this paper, Latent Semantic Analysis （LSA） is first used to extract semantic knowledge from a given document, all question paragraphs are identified, an automatic text segmentation approach analogous to Text＇filing is exploited to improve the precision of correlating question paragraphs and answer paragraphs, and finally some ＂important＂ sentences are extracted from the generic content and the question-answer pairs to generate a complete summary. Experimental results showed that our approach is highly efficient and improves significantly the coherence of the summary while not compromising informativeness.     

语义分类的学科主题演化分析方法研究——以我国图书情报领域大数据研究为例

[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。