面向数字文旅的图像文本跨模态检索方法

[目的/意义]图像文本跨模态检索应用对最大化利用数字文旅资源具有重要意义。然而,数字文旅领域的图像文本跨模态检索方法面临长文本挑战、数据缺失、内存资源有限等问题。为此,我们提出了一种新的基于Transformers和MobileNet V3模型的数字文旅图像文本跨模态方法。[方法/过程]首先,提出了基于自注意力机制的双层多组Transformers模型从标题、正文和评论等文本中学习具有互补性的文本特征;其次,设计了FastR-CNN和MobileNet V3模型学习图像局部细粒度特征;最后,提出了多元线性回归方法在共享子空间补全缺失数据。构建以图搜文和以文搜图的双向三元损失函数学习模型参数。[结果/结论]在标准数据集Flickr30k、自建数据集CulTour-Sha和有数据缺失的数据集Flickr30k-1与CulTour-Sha-1上的大量实验结果表明,我们的方法在召回率、内存需求和计算速度等方面优于当前几种先进的跨模态检索方法。     

基于结构内容特征的裁判文书自动推荐研究

在现有的裁判文书检索系统上,非专业领域的用户检索具有局限性。目前,法律领域的智能检索仅在基于裁判文书的法律条文的推荐和分类上开展了研究,缺乏对裁判文书自动推荐的相关研究,因此,本文提出了一种利用类新闻的事实性文本智能推荐裁判文书的方法,结合目前的研究工作,总结裁判文书的结构和内容特征,利用类新闻的事实性文本模拟非法律专业用户的检索查询式,构建含有结构内容特征的裁判文书语料库,并自动推荐相关裁判文书文档。结果显示,利用裁判文书的法院意见结构内容特征,对新闻语料进行特征词表示之后,LambdaMART模型在文本匹配结果上表现良好,优于传统的全文检索技术。     

公文结构与思维

逻辑思维方式对公文结构过程有深刻影响 ,同时对公文内容有特殊的规范作用 ,产生特殊的结构效果。公文结构的理性精神和理序化原则 ,规定了公文结构平实、简明、严谨的特点 ,同时决定了公文结构缺乏艺术想象和自我创造的空间 ,其类型相对单一 ,模式化倾向尤为突出。     

面向科技文献的中日机器翻译合作研究

本文以多语言科技信息服务为立足点,结合中日两国面向科技文献的机器翻译研究现状,介绍了两国近几年开展的机器翻译合作项目的情况,包括合作背景与基础、知识产权、具体合作内容与成果,以及在机器翻译实用化方面的一些思考。     

心流理论视角下信息检索体验测量与分析

[目的/意义]运用心流理论设计量表对信息检索体验进行测量与分析,探索个体在信息检索活动中的情感体验规律。[方法/过程]采用体验抽样法在三所大学图书馆对正在进行信息检索的用户进行问卷调查,利用数据统计分析检验量表的质量。依据调查对象在技巧维度、挑战维度及技巧与挑战平衡维度的得分,把样本划分为心流、焦虑、冷漠和无趣四通道,并比较不同通道的体验质量。[结果/结论]结果显示,该量表是测量信息检索体验的有效工具,技巧与挑战水平及两者的匹配程度是影响信息检索体验的关键变量,技巧与挑战匹配且都处于高水平的心流通道体验最佳,冷漠通道体验最差,焦虑和无趣通道居中。     

数字信息时代高校图书馆纸质馆藏的价值与服务对策

[目的/意义]近年来,各高校图书馆纸质文献借阅量逐年递减,致使纸质文献存在的价值与危机凸显。如何客观看待纸质馆藏的作用,是需要值得关注的重要问题。[方法/过程]对北京理工大学图书馆近3年（2013-2015年）的可外借纸质文献借阅量、文献利用率和借阅周期等情况进行统计,并对馆内纸质文献的流通现状以及存在的问题进行分析。[结果/结论]图书馆需要正视纸质馆藏危机,重视纸质馆藏建设,包括提出合理配置馆藏资源,加强借阅管理,改善馆舍环境,加强管理宣传、提升服务和加强资源共享共建等措施,营造全面推广阅读氛围,积极引导读者培养良好阅读习惯,提高馆藏文献利用率。     

中国最早的爱情故事——湘妃传说之六大文献系统

湘妃和虞舜的感情传说是中国最早的一个爱情故事。这个故事反映在今传最古老的经典《尚书》、《山海经》、《孟子》、《楚辞》、《史记》、《列女传》等六大系文献中。其中在西汉时期汇编的《列女传》中,湘妃故事被列在100余篇传记的首位,称为"元始二妃",在发生的时间和编载的时间上都是最早的。文章对六大文献的可信性与纪事特色作出分析。     

我院开展文献检索课教学刻不容缓

本从全国高校的形势和学生受教育的需要两方面提出在本院开设献课的紧迫性，并对开设的可行性提出了一些建议和设想。     

“函”的教学与使用中的问题及对策

目前,在机关工作中,存在着误用、滥用“函”的现象,一些公文写作书籍(教材)对函的使用范 围的阐述与国家的规定相矛盾。文章结合年月日国务院发布的《国家行政机关公文处理办法》,针2000824对“函”的教学与使用中出现的问题,提出了几点解决的对策。     

On event space and rank equivalence between probabilistic retrieval models

This paper discusses various issues about the rank equivalence of Lafferty and Zhai between the log-odds ratio and the query likelihood of probabilistic retrieval models. It highlights that Robertson’s concerns about this equivalence may arise when multiple probability distributions are assumed to be uniformly distributed, after assuming that the marginal probability logically follows from Kolmogorov’s probability axioms. It also clarifies that there are two types of rank equivalence relations between probabilistic models, namely strict and weak rank equivalence. This paper focuses on the strict rank equivalence which requires the event spaces of the participating probabilistic models to be identical. It is possible that two probabilistic models are strict rank equivalent when they use different probability estimation methods. This paper shows that the query likelihood, p(q|d, r), is strict rank equivalent to p(q|d) of the language model of Ponte and Croft by applying assumptions 1 and 2 of Lafferty and Zhai. In addition, some statistical component language model may be strict rank equivalent to the log-odds ratio, and that some statistical component model using the log-odds ratio may be strict rank equivalent to the query likelihood. Finally, we suggest adding a random variable for the user information need to the probabilistic retrieval models for clarification when these models deal with multiple requests.