分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》
摘要: [ 目的 / 意义 ] 随着以 BIBFRAME 为代表的语义书目模型不断完善,书目数据面临着从 MARC 向语义化书目的转型。本文探索了基于语义化书目数据的联合目录构建模式。[ 方法 / 过程 ] 首先分析 传统联合目录的建设模式,认为传统联合目录建构方法在语义网环境下有一定借鉴意义;其次在分析 BIBFRAME 2.0 书目信息表示形式的基础上,提出 3 种语义联合目录构建模式:集中式语义联合目录、分 布式语义联合目录和集中与分布相结合的语义联合目录 ; 最后利用 Jena Fuseki+Apache HTTP 服务器搭建实 验平台,对语义联合目录的互操作模式进行测试。[ 结果 / 结论 ] 实验结果显示,本研究提出的 3 种语义联 合目录建设方法在实践上具有可行性,可为图书情报部门的语义化书目数据互操作和跨库检索系统的实现 提供有益参考。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》
摘要: [目的 /意义]联合挖掘与西南联大有关的多部名人日记,构建融合多部文献信息的西南联大社会网络图谱,以期通过多日记联合挖掘,发现更多的潜在社会关系,突破单日记社会网络挖掘的局限性。[方法/过程]以1938—1941年间与西南联大相关的多部日记为语料,利用Python程序统计人物共现关系,使用Gephi构建多日记社交网络图谱。通过社会网络分析方法,对网络拓扑特征、人物中心度特征以及基于模块化和K-core的人物群体特征等进行分析和探讨。[结果 /结论 ]相较于独立日记挖掘,多日记社会网络联合挖掘显示出更明显的网络结构特征,更加去中心化,社会关系信息也更为丰富,可揭示出较为隐蔽的社交关系,在数字人文领域具有良好的应用价值。
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] 提出一种融合内部结构特征和外部文本特征的知识图谱关系预测新方法,旨在预测知识图谱中两实体间缺失关系的类型。[方法/过程] 将关系路径和反映实体间关系的文本矩阵化,通过卷积神经网络学习与特定关系类型相关的结构和文本模式特征,在此基础上训练模型实现关系预测。[结果/结论] 实验结果显示,该方法在评测数据集上的性能表现超过对照方法的水平,可有效提升知识图谱关系预测的性能。通过实际应用发现,该方法在知识服务中具有良好的应用价值。