分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 作为一类面向学科领域科技情报需求、针对全文本关键语义计量分析、旨在实现情报自动化到知识自动化实践应用的探索研究，本文基于语义标注和机器学习等技术，在前期研究从知识元共现视角探测研究前沿演进机理基础上，进一步提出一种基于知识元变异的研究前沿知识演进分析方法。[方法/过程] 利用Word2vec词嵌入模型将知识元表示为词向量，通过计算知识元向量的欧几里得距离，利用K-means聚类方法识别具有相似语义语用关联的知识元簇集，计算历时簇集内各知识元TF-IDF值，对变异后知识元重要程度的突发变化结果进行定量测度，进而挖掘ESI研究前沿演进中的知识元变异特征和规律。[结果/结论] 通过探测结果的对比检验发现，基于知识元变异的科学计量方法，不仅是对前期研究方法的补充和拓展，使得针对研究前沿内部知识运动规律的挖掘更加具体详实，更是在时间序列范畴内，能够尽早、及时探测研究前沿未来发展动向和关键情报信号的有力证据。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】利用文本语义组块特征提升 Cosine 文本相似度计算性能。【方法】获取 NSF 资助的关于碳纳米 管研究领域的项目数据, 进行词干还原、词性标注等预处理; 利用条件随机场模型实现文本内容的语义组块标 注; 在此基础上实现基于语义组块特征的改进 Cosine 文本相似度计算, 并与未标注的数据进行相似度计算比较, 分析实验结果。【结果】实验证明基于语义组块特征的改进 Cosine 相似度计算结果比原始文本 Cosine 相似度 计算结果相似度均有不同程度的提升, 在实验数据中最高的相似度提升了 26%。【局限】依赖于语义组块标注 性能。【结论】本文方法能有效提升文本间语义相似度, 降低向量空间模型维度, 提高计算效率, 并且具有良好 的泛化能力和鲁棒性。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】利用文本语义组块特征提升 Cosine 文本相似度计算性能。【方法】获取 NSF 资助的关于碳纳米 管研究领域的项目数据, 进行词干还原、词性标注等预处理; 利用条件随机场模型实现文本内容的语义组块标 注; 在此基础上实现基于语义组块特征的改进 Cosine 文本相似度计算, 并与未标注的数据进行相似度计算比较, 分析实验结果。【结果】实验证明基于语义组块特征的改进 Cosine 相似度计算结果比原始文本 Cosine 相似度 计算结果相似度均有不同程度的提升, 在实验数据中最高的相似度提升了 26%。【局限】依赖于语义组块标注 性能。【结论】本文方法能有效提升文本间语义相似度, 降低向量空间模型维度, 提高计算效率, 并且具有良好 的泛化能力和鲁棒性。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-07-13 合作期刊: 《智库理论与实践》
摘要： [目的/意义]在智库逐渐成为学术界和政府关注焦点的背景下,对《2015研究前沿》报告的相关实践及问题进行揭示和探讨,以期为我国智库从业人员和相关决策者提供参考和借鉴。[方法/过程]总结《2015研究前沿》报告产生的背景与方法以及取得的效益和评价,并对"研究前沿"和"科技前沿"分析的基本问题提出了几点思考和探讨。[结果/结论]《2015研究前沿》报告利用独特视角揭示科学研究脉络,遴选出100个热点前沿和49个新兴前沿,对重点前沿进行了深入解读,评估了主要科技国家的基础贡献实力和潜在发展水平,对中美表现进行了详细对比分析,在社会上和学术界均取得积极的反馈和评价。此外,对报告背后基本问题的探讨也将有...
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