社会化标注在数据挖掘中的应用

社会化标注系统的出现为网络信息研究以及自然语言处理领域带来了一个新的研究热点。通过对标签、用户、资源之间的相互关联性进行研究,提供一些对网络信息理解和自然语言处理的新思路、新方法。社会化标注现在已广泛应用于各种网络资源（如网页、视频、音频、图片等）的组织、管理中,为网络信息检索及网络知识个性化服务推送带来了极大方便。     

Drupal分类组织机制研究:一种复合信息组织模式

明确自由标签法与受控词表相结合的发展思路,剖析了开源内容管理系统Drupal中的分类组织机制,提出一种基于Drupal的复合信息组织模式,具体思路可供信息资源库建设参考。     

基于隐马尔科夫模型的词性标注

词性标注是中文信息处理领域中的一个重要研究课题。本文首先介绍了隐马尔科夫模型的表示形式和需要解决的问题,然后论述了HMM模型参数估计的方法,并对运用Viterbi算法进行词性标注的基本原理进行了深入的研究。     

古代公文成文日期标注方法考论

古代公文成文日期的标注规范,与现代公文一样包含"标注项目"、"标注方法 "、"标注位置"三个方面,但内容和方式相差甚大。标注项目方面,东汉中期之前,干支和序数结合纪时;东汉中期至隋唐逐渐向单纯序数纪时转变;隋唐之后单纯使用序数纪时。标注方法方面,基本使用小写汉字数字,唐代之后尤其是明清时期偶尔使用大写数字。标注位置方面,东汉中期之前一般在文首,东汉中期之后一般标在文尾。     

图书标注环境下用户的认知特征

本文采集了豆瓣网上2,4本图书情报学科领域的图书在四个时间点的标签数据构建标签共现网络,利用标签分析和确定概念的序化和聚类(知识结构),揭示用户在图书标注环境下的认知特征。统计分析发现:标签共现网络的网络结构具有幂律特征,并服从稠密化幂律分布,适用于研究用户认知状态动态演化;标签共现网络为非均匀网络,度数较高的节点词汇处于核心位置,是最为基本的概念,而中介中心性较高的节点词汇反映概念在知识结构中的控制能力强,对标签共现影响较大,对网络的流动性至关重要,这些词汇的共同点在于相对概念比较宽泛,说明用户会优先选择易于理解的词汇进行标注和认知。图4。表4。参考文献25。     

社会化标注在数据挖掘中的应用

社会化标注系统的出现为网络信息研究以及自然语言处理领域带来了一个新的研究热点。通过对标签、用户、资源之间的相互关联性进行研究,提供一些对网络信息理解和自然语言处理的新思路、新方法。社会化标注现在已广泛应用于各种网络资源（如网页、视频、音频、图片等）的组织、管理中,为网络信息检索及网络知识个性化服务推送带来了极大方便。     

叙词表多表联合标注系统设计与实现

通用叙词表提供了普遍意义的概念,具有普适性、协调性与兼容性的特点,而不同的专业叙词表提供了领域内关注的不同侧重点。叙词表多表联合标注能够从多视角下揭示文档的语义。文章提出了叙词表多表联合标注系统的设计方案,介绍了叙词表文本标注等功能模块以及设计中应该注意的问题,并以皮肤病领域下文档标注为例进行了研讨,总结了多表联合标注可能的应用场景。多表联合标注系统为挖掘不同视角下文档的意义提供了参考,并为文档的语义检索奠定了基础。     

网络学习中的标签应用问题及策略

基于Web2.0的社会化学习方式拓展了网络学习者的学习空间。作为Web2.0组织内容的分类方式,标签对网络学习内容和学习者人际的互联起着至关重要的作用。如何填写标签才能更大程度地发挥Web2.0网络学习的效能呢？对没有Web2.0网络应用经验的新手而言,他们填写标签时存在忽视内容背后的＂人＂、缺乏提炼主题词的意识、主题词选择不当及缺乏多角度互联管理等问题,应灵活运用人物策略和内容策略,不断调整完善标签内容,以适应新的网络学习形式。     

Finding the right term: Retrieving and exploring semantic concepts in astronomical vocabularies

Astronomy, like many domains, already has several sets of terminology in general use, referred to as controlled vocabularies. For example, the keywords for tagging journal articles, or the taxonomy of terms used to label image files. These existing vocabularies can be encoded into skos, a W3C proposed recommendation for representing vocabularies on the Semantic Web, so that computer systems can help users to search for and discover resources tagged with vocabulary concepts. However, this requires a search mechanism to go from a user-supplied string to a vocabulary concept.