基于递归概念图的文本检索模型研究

Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势.     

文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法

在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。     

局部文本特征选取算法的比较和改进研究

本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能.     

基于文献的知识发现的应用进展研究

本文在对共词分析、共引分析理论、Swanson理论以及文本挖掘理论应用进展进行系统研究的基础上,将分别基于上述理论的基于相关文献发现、基于非相关文献发现和基于全文献发现统一整合于“基于文献知识发现”之下,构建起完整的基于文献知识发现的方法与应用研究体系,同时分析了其应用前景。     

情报检索语言研究的新领域

情报检索语言的发展面临现代化、理论方法综合化和集成化的新条件,研究新的语言模型,提高检索语言的表达、描述等功能是当前的重要研究课题,同时要具体研究数据库检索语言、网络检索语言、本体论和语义网检索语言。在所有这些领域里,检索语言的机器理解功能日益重要;为适应机器处理的环境,对它的逻辑推理能力的要求越来越高,知识建模功能与系统表达能力受到越来越多的重视。     

深网信息资源采集初探

深网信息资源采集是当前业界普遍关注的热点之一。本文首先介绍了深网概念，然后详细分析了影响深网信息资源采集的因素，并在总结国内外相关研究与实践的基础上，提出深网信息资源采集策略与思考。     

语义网络多面观

在可扩展标记语言XML、资源描述框架RDF、本体互换语言OIL和其他新出现的标准的帮助下，语义Web有可能对已经存在的Web数据提供更多的结构和意义，这将会引导WWW发展到一个新的全球性网络：语义Web在这个网络上可以发现很多有效的信息。语义Web的实现将会对下一代的数字图书馆产生巨大的影响。     

网络信息内容质量探析

本文就当前我国网络信息内容质量问题，根据信息结构对网络信息内容进行了分类，并分析了网络信息内容的现状与原因，提出了几点看法与建议，希望能够促进我国网络信息内容的发展。     

版本学浅说

阐述了版本学的定义及其研究对象与范围,概述了古籍善本的划分标准与历代版刻的基本特征和鉴定版本的方法。     

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。