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] 事件自动识别抽取是当前典籍主题挖掘研究中一个新的重要课题,其中事件触发词的识别是一项基础的工作,本研究旨在探索古代典籍中事件触发词自动识别和分类的通用方法。[方法/过程] 首先运用LDA模型对动词进行主题聚类,归纳典籍事件触发动词的分类体系；并依据聚类结果与分类体系,初步构建触发动词的种子词集。在此基础上,通过语义相似度计算,对种子词集进行扩展,构建典籍事件触发词语义数据集。在实验阶段,以先秦时期的重要典籍《左传》为例,对分类体系构建和种子词集扩展的方法进行验证。[结果/结论] 结果表明,本文所提出的典籍事件触发词识别方法可行有效,据此构建的事件触发词集具有较高可信度,未来可进一步扩大实验的样本数量及范围。
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】探究与设计基于图书情报领域、中文科技论文图表摘要构建的结构, 并制定构建规则。【方法】 通过调研的方法, 结合人工标注结果及图情领域中文科技论文、图表的特征, 设计摘要框架并规定构建规则, 最 终设计评测系统, 基于 SPSS 统计结果分析揭示该摘要系统的表现。【结果】本研究构建的图表摘要在图片信息 理解程度、效率、确信度等维度上的表现均优于现有图片–文本组合模式。【局限】图片信息覆盖率有待提高、 未考虑清楚图表类型所带来的差异、未完全实施自动化标引。【结论】依据本研究设计的中文科技论文图表摘要 构建结构与规则所形成的图表摘要能有效提高用户对文献主要内容的准确理解度。
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