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余长青 《体育科技文献通报》2006,14(12):81-81
研究对象:湖北省体校、体工大队、部分大学的足球运动员。采用整群抽样原则,随机抽取了运动员363人作为研究对象,其中男生212人,女生151人,年龄在17~21岁之间。研究方法:文献法、调查访问法。结论无论即将开始的比赛对手是谁,赛前都应通过赛前侦察了解对手和比赛条件,明确比赛 相似文献
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[目的/意义] 科技文献中的概念是对文献中知识高度凝练的表达,通常以定义句的形式出现在科技文献中。自动从概念定义句中抽取概念,能够进一步挖掘科技文献中蕴含的重要知识。[方法/过程] 通过分析概念定义句的结构、句式等模式特征,提出以WCL数据集为基础的语料构建方案,并采用BERT+BiLSTM+CRF模型学习概念定义句的模式,从而实现概念短语抽取。[结果/结论] 结合以往对概念定义句模式特征的研究,创新性地提出一种基于序列标注学习概念定义句的组成模式,从而实现概念短语抽取。通过BERT+BiLSTM+CRF模型,有效学习了概念定义句中的上下文语义、句式结构、组成项分布等模式特征,实现了句子中概念短语的抽取。 相似文献
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文章在Web of Science等影响力较大的国际数据库中检索内容与“科技文献”和“信息抽取”相关的文献,经设定条件筛选后获得63篇相关文献。回顾相关文献,从抽取的信息与抽取的方法两个角度进行分类与分析,总结该领域已有的研究成果和存在的不足。从科技文献中抽取的信息主要为结构化信息、显式信息和隐式信息,最新最先进的抽取方法主要集中在机器学习、自然语言处理和统计学中。语义信息的抽取有一定的进步空间及挑战性,灵活结合机器学习和自然语言处理方法是处理此领域问题的未来趋势。 相似文献
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非相关文献知识发现的关键技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文在对非相关文献知识发现中的关键技术进行界定的基础上,对11个国外主要的非相关文献知识发现研究中所涉及的关键技术,即初始文本集的构建、信息抽取及中间关联词的确定与排序等进行了比较研究,认为B集合质量低是非相关文献知识发现目前存在的主要问题.针对该问题,作者提出以提高B集合的质量为主要目标,从B集合形成的前过程,即初始文本集的质量以及B集合本身的质量,即B词的排序两个方面的改进策略.前者包括初始文本集的合理结构及综合过滤机制,后者包括双向词频法、基于MeSH加权和基于文献内聚力加权.并对部分改进策略进行了试验. 相似文献
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