睡美人文献识别方法研究进展

[目的/意义]睡美人文献是一类蕴藏着巨大科学价值的文献。对国内外睡美人文献识别方法的相关研究成果进行总结与梳理，形成比较完整的综述内容，为国内该领域研究提供参考与借鉴。[方法/过程]按方法属性将识别方法总结为4类，概括各识别方法的基本思路、识别标准、优点及局限性，并参照睡美人文献识别方法的4条原则进行对比，指出各识别方法的适用范围。[结果/结论]睡美人文献识别方法已由单一逐渐丰富，从主观参数向客观指标演变，从单一引文曲线向多种形式曲线并用发展。未来睡美人文献识别研究可从睡眠深度标准再定义、识别方法再组合上深入。此外，还需重视睡美人文献的定性研究和识别方法的验证性研究，重视睡美人引文价值的测度以及预测性研究。     

基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐

[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。     

数字图书馆个性化服务探讨

为了更好地满足读者各方面的需求,数字图书馆根据自身的特点开展个性化服务。文章首先对读者兴趣和 阅读习惯进行分析归纳总结,剖析了读者兴趣的起源和形成过程,然后对数字图书馆个性化服务系统及其关键问题进 行探讨,以希望数字图书馆能够根据不同类型读者开展各种有针对性的服务,从而提高图书馆的服务水平和能力。     

中文电子病历的分词及实体识别研究

[目的/意义]健康医疗大数据是我国重要的基础性战略资源，本研究对中文电子病历分词与实体识别的探讨与实证较好地完成了医疗数据的信息抽取任务，对今后医疗大数据在语义层面的应用发展具有重要意义。[方法/过程]本研究首先融合权威词表、官方标准、健康网站数据及其他医学补充词库构建了词语数量级达到10万的医学词表；然后对电子病历的字段进行分词，对比了jieba工具、导入词典后的jieba、无监督学习及AC自动机4种模型的分词效果；最后，以自动分词和人工标注结果为语料，实现基于条件随机场的电子病历实体识别研究，并比较不同实体类别以及不同文本特征下的实体识别效果，选出最优模板。[结果/结论]分词结果显示，AC自动机的效果最好，F值可达82%；实体识别结果表明，"检查"和"疾病"实体的识别效果最好，而"症状"的识别效果不太理想。     

从认知的角度探讨高校图书馆数字资源的利用率

通过问卷调查的方式对沧州市4所高等院校图书馆数字资源的使用情况进行了统计,分析了高校图书馆数字资源利用率偏低的一些深层次原因,并从认知的角度对提高数字资源利用率提出建议。     

网络阅读环境探微

随着新技术的发展和网络的迅速普及,网络阅读这一新形式越来越受到重视,网络阅读环境也日渐成为人们关注的焦点。论文提出构成当前网络阅读环境的要素分为显性因素(包括技术因素、信息因素、语言文化因素等)和隐性因素(包括政治形态因素、商业利益因素等),论文还对当前网络阅读环境状况及发展趋势进行梳理,并提出应倡导网络阅读主体意识的构建。     

网络阅读环境探微

随着新技术的发展和网络的迅速普及,网络阅读这一新形式越来越受到重视,网络阅读环境也日渐成为人们关注的焦点。论文提出构成当前网络阅读环境的要素分为显性因素（包括技术因素、信息因素、语言文化因素等）和隐性因素（包括政治形态因素、商业利益因素等）,论文还对当前网络阅读环境状况及发展趋势进行梳理,并提出应倡导网络阅读主体意识的构建。     

基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建

文本情感识别是一个具有广泛应用前景的研究领域,它在信息检索、文本过滤、产品在线跟踪评价、民情民意调查分析、智能教学系统中都有着广泛应用。而汽车情感识别正在成为人们日益关注的研究热点。本文利用文本分类技术,采用分步骤分模型的设计方法,构建出汽车情感倾向识别系统,通过对汽车评论进行挖掘和分析,识别其情感倾向和演化规律,并以可视化的界面将结果展现给用户,从而向汽车生产商提供反馈信息,同时可以为汽车消费者提供购车指导。另外本文还就汽车语料库的建立,分类模型的构建以及本系统构建过程中的一些关键问题进行了分析和探讨。     

基于规则推理的突发事件发生地点识别研究

为了识别突发事件发生的地点信息,提出基于规则推理的地名实体识别方法。首先给出了突发事件地名实体的定义,进而从辖区范围变化规律、所处位置分布规律、多地名实体同现的情形等方面分析了突发事件地名实体在Web新闻中的表达特征;构造了突发事件地名实体的多个识别规则,并提出事件发生地点的判断方法;最后开发了突发事件地名实体自动识别系统,并在其基础上进行试验,结果表明识别精确率达到95.1%,方法高效、可行。     

方志类古籍地名识别及系统构建

以地方志资料汇编<方志物产>(广东分卷)为语料,设计并构建了古籍地名识别系统.采用规则与统计相结合的命名实体识别方法,实现了物产地名的自动识别.分析了命名实体识别技术在中国方志类古籍整理中的应用前景,为方志类古籍进行数字化整理、挖掘物产分布、物产引进和传播等相关研究提供了新的途径.