谈高校图书馆门户网站建设

高校图书馆网站建设是高校校园网网站建设的一部分，其门户网站网页的制作显得非常重要．它的建设要置干校园网之中，要体现高校图书馆的特色。为高校师生的学习、教学、科研提供优质的信息资源和知识服务，架起图书馆资源、服务与读者之间的桥梁。     

基于内容的图像检索之相关标准研究

论述基于内容的图像检索(CBIR)的3类标准：图像压缩标准、查询语言和信息内容描述标准，分析其存在的问题并提出解决方法，最后重点剖析多媒体信息描述国际标准MPEG-7的内容及其在CBIR中的应用。     

在元数据标准框架基础上用XML构建语义网

语义网是对网上信息语义及其之间各种联系的描述，可以提高计算机对各种信息的分析和处理能力，是下一代互联网的一个发展方向。文章首先介绍了语义网的基本概念及应用，然后描述了元数据的概念并重点介绍了RDF及其应用，最后提出要综合运用XML和RDF构建语义网。     

传统文献组织与网络信息组织之比较

知识经济时代，“数字地球村”已并非神话，网络信息铺天盖地而来。图书馆传统文献组织与网络信息组织的实质是知识组织，分类法和主题法是知识组织的基本方法。探讨网络信息组织与传统文献组织之间的关系及其发展趋势，无疑具有重要的现实意义。     

加强期刊间的学习与交流

期刊是作者与编辑智慧的结晶,每种期刊都有值得他人学习、借鉴之处.加强期刊间的相互学习与交流,有助于及时掌握科技动态和作者信息,提高编辑素质,吸取他人之长补自己之短.     

有效的制度供给是高校图书馆事业发展的保障--2002年版《普通高等学校图书馆规程》评述

法治时代，有效的制度供给是推动各项事业发展的前提和保障。2002年新修订的《普通高校图书馆规程》与原来的《规程》相比有较大的进步，它将进一步推动我国高校图书馆事业的发展，为了更好地理解、把握其的精神实质，本文对其进行评述。     

数据挖掘技术在科研信息服务中的应用研究

针对网络信息检索的现状，本文从数据挖掘、序化、组织和应用等方面，论述了基于数据挖掘技术的网络信息检索优势，对拓展科研信息服务提出了几点建议。     

RSS/ATOM:提高图书馆服务水平的新技术

如何利用新技术来提高图书馆的服务水平一直是图书馆人思索的问题。RSS／ATOM是博客流行的技术基础，它的统一信息发布标准可以用来改善图书馆的服务手段，提高图书馆的服务水平，为图书馆带来了新的发展机会。本文首先分析了RSS／ATOM的基本原理，然后探讨了该技术在图书馆服务方面的应用，如信息发布、知识交流、营造交流空间等。     

基于机器学习的自动文本分类模型研究

基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。     

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.