建立查新工作网络管理平台的尝试

中国科学技术大学图书馆通过建立网络平台, 把计算机引入查新工作的全流程管理之中, 对于控制和提高查新质量、保存查新档案进行了一次十分有益的尝试。     

分类法在搜索引擎中的运用思考

本文从目前搜索引擎中使用分类法的现状入手，针对图书情报界提出的优化搜索引擎中分类体系的改造方案，提出了一些有用的建议。     

基于用户信息需求的元搜索引擎的构建

针对当前网络搜索引擎未能较多地关注用户需求、查全率与查准率不高、彼此间不兼容的缺陷,提出建立基于用户需求的元搜索引擎,并分析其基本原理,给出其基本结构,讨论其运行机制和关键技术。指出基于用户需求的元搜索引擎可使网络信息资源在一定程度上结构化,实现网络信息资源的自组织,提高网络信息检索的查全率和查准率.     

语义网研究的基本问题

概述目前我国语义网的研究现状，在简要介绍语义网概念和模型的基础上，着重分析当前我国语义网的四大研究热点，即语义网描述语言比较研究、元数据研究、本体层开发研究和智能信息检索研究，并阐述语义网的发展对数字图书馆建设带来的若干启示。     

Google Scholar Beta检索性能的初步分析

利用多个医学提问，通过对Google Scholar Beta、PubMed、ISI Science Citation Index Expanded、CrossRef Search、Scirus等工具检索结果的对比，分析 Google Scholar Beta 测试版搜索引擎在学术信息检索中的性能表现，特别是检索的查全率、结果的相关性、文献被引用检索等方面的性能，指出其存在的不足，并对该搜索引擎对图书馆跨库查询方案的影响进行初步探讨。     

网络阅读指导研究

网络阅读指导并非传统阅读指导的简单移植。网络阅读指导与网络、网络阅读的特点密切相关,并且存在多种形式。同时,网络阅读指导面临着目录式搜索引擎的冲击。     

ISI Web of Knowledge跨库检索功能与操作技巧

ISI web of Knowledge是新一代的学术信息资源整合体系，是Web of science的最新升级平台。本文主要介绍了这一体系的跨库检索功能及其操作技巧。     

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.     

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。