面向科技文献的混合语义信息抽取方法研究

针对目前知识抽取技术无法精确抽取学术文献中提及的具体理论方法和性能指标参数等问题,综合运用语义标注技术、规则抽取技术以及正则表达式技术,提出一种面向科技文献的混合语义信息抽取方法。该方法首先对科技文献进行语义标注,得到相关学术术语。然后,构造抽取规则,抽取文献提及的与具体性能指标相关的句子。最后,采用正则表达式技术从相关句子中精确抽取出关键性能指标。对碳纳米管研究领域科技文献语义的信息抽取证明,该方法能迅速、有效和准确地抽取科技文献主要创新研究内容和性能指标。     

一种基于科技规划文本的研究前沿主题地图构建方法

[目的/意义]利用自然语言处理技术,研究一种从科技规划文本内容中自动构建研究前沿主题地图方法。[方法/过程]首先,利用自然语言处理领域中的信息抽取、主题识别等技术对科技规划文本进行主题挖掘分析,然后,利用Java语言开发相应挖掘工具,构建科学研究前沿主题地图,并进行可视化展示。[结果/结论]通过对碳纳米管研究领域的实证研究证明,该方法能够全面、快速准确的绘制出该领域科学研究前沿地图。     

作为社会科学研究方法的文本挖掘

在近年信息处理与分析相关技术领域的进展中,文本挖掘是最引人注目的领域之一。文本挖掘是一个方法群,涉及统计学、自然语言处理、信息抽取、可视化等多项信息技术。同很多新兴领域一样,文本挖掘目前并没有统一的定义,没有完全一致的方法与模型,但是,Feldman和Sanger那个很笼统的定义：“可将文本挖掘大致定义为一个知识密集的过程,在此过程中用户与文档集合通过分析工具进行交互”,清晰表明了这种方法与信息分析的内在联系。     

“ 互联网+”对科技信息资源共享的影响

为了深入了解“互联网+”对科技信息资源共享工作的影响,首先分析了“互联网+”和科技信息资源共享两 个基本概念。其次对科技信息资源本身进行了分类,并分别从文献、数据、科研活动相关信息三个方面探讨了“互联 网+”对三者共享的影响。在此基础上,提出了一些具体的科技信息资源共享建议,以为后续科技信息资源共享工作提 供参考。     

“互联网+”对科技信息资源共享的影响

为了深入了解“互联网+”对科技信息资源共享工作的影响,首先分析了“互联网+”和科技信息资源共享两个基本概念.其次对科技信息资源本身进行了分类,并分别从文献、数据、科研活动相关信息三个方面探讨了“互联网+”对三者共享的影响.在此基础上,提出了一些具体的科技信息资源共享建议,以为后续科技信息资源共享工作提供参考.     

基于Web的开放领域问答系统研究

主要对基于Web的开放领域问答系统及其涉及的信息检索、信息抽取、自然语言处理等相关技术内容进行了分析研究。提出了系统的一般结构，并对系统中问题分析、信息检索、答案生成各部分功能步骤进行了总结和分析。     

舆情搜索引擎中网页信息的采集与抽取研究

网络舆情搜索引擎与通常的网络信息搜索不同,其最终结果要深入到站点和页面内部采集与抽取有效数据,给情报界提出了许多新的研究内容和方法.在对网页信息抽取的模板和页面分析两种方式、基于自然语言处理、包装器归纳和Ontology抽取方法的分析基础上,使用基于包装器归纳方式并在规则生成模块中采用专家模式,设计一种基于样本学习的新闻抽取方法,通过人工分析网页源代码制定和修改抽取规则,然后根据抽取规则进行信息自动抽取,以提高舆情搜索引擎的精度和质量.     

数值信息抽取研究进展综述

通过对数值信息抽取文献的调研,先从文献类型、学科领域、高频     

信息抽取技术及其在数字图书馆中的应用前景分析

信息抽取的目标是自动从文本信息中抽取出预先想要得到的信息(知识) , 它提供了一条从浩瀚的信息堆积中抽取出与用户相关的信息的一条思路。文章分析了信息抽取的主要概念、主要研究活动、信息抽取的类型和信息抽取系统的一般结构, 并提出在数字图书馆的建设中, 信息抽取技术能够在数字内容的自动标引、元数据获取、数据挖掘、情报研究分析、大型知识库数值库建设、参考咨询等方面发挥重要的作用。     

科技信息中关系数据的可视化研究

在不同领域,随着数据规模的日益扩大,对于数据的自动分析技术已变得不可或缺。人们通过数据挖掘技术可以更高效地得到大规模数据的各种特征。在知识发现的过程中,无论对于数据分析还是数据挖掘,可视化都是将数据中的特征转换为知识的关键步骤。文章将从可视化分析与信息可视化的角度概述在科技信息领域中关系数据的可视化分析方法及其应用。首先,文章介绍在科技信息领域可视化的相关方法,以及信息可视化的特点与局限;接着介绍可视化分析在科技信息领域的相关工具与系统;最后给出一个对我国生命科学领域论文同被引网络的可视化分析实例。通过对该同被引网络的可视化分析,可以很直观地发现在该研究领域的不同研究方向以及引领这些研究方向的主要论文及其关系。