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学科分类
文化教育 | 508篇 |
出版年
2023年 | 1篇 |
2022年 | 10篇 |
2021年 | 10篇 |
2020年 | 14篇 |
2019年 | 6篇 |
2018年 | 10篇 |
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2016年 | 17篇 |
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2010年 | 32篇 |
2009年 | 37篇 |
2008年 | 28篇 |
2007年 | 25篇 |
2006年 | 44篇 |
2005年 | 25篇 |
2004年 | 25篇 |
2003年 | 13篇 |
2002年 | 8篇 |
2001年 | 4篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 3篇 |
1990年 | 1篇 |
1989年 | 1篇 |
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1.
[目的/意义]提出一个药物不良反应本体的半自动构建方法,构建的细粒度药物不良反应本体为利用社交媒体挖掘潜在的药物不良反应信号提供语义资源库。[方法/过程]首先,采用业务层次和语言层次相分离的设计理念,将用户在社交媒体中评论的药物不良反应表示成"对象要素-属性要素-描述概念"的形式。细粒度体现在社交媒体用户对药物同一不良反应描述概念表达的多样性上。然后,基于深度学习的思想,利用基于word2vec的描述概念候选词抽取算法自动地抽取出更多的描述概念候选词构建本体。[结果/结论]以糖尿病药物的建模实例表明,提出的细粒度药物不良反应本体的半自动构建方案,提高了本体构建的智能化水平,构建的细粒度药物不良反应本体为利用社交媒体挖掘潜在的药物不良反应信号提供语义资源库。 相似文献
2.
[目的/意义]将情报工程思维融入云平台驱动的应急决策,旨在使应急决策更具效率性、科学性。[方法/过程]分析应急决策需求特性,在工程价值模型和情报系统基础上引入情报工程思维,即"事实数据"+"方法工具"+"专家智慧"3个要素,进而构建云平台驱动的应急决策情报工程架构。[结果/结论]云平台驱动的应急决策情报工程架构根据函数效应,从需求层(聚合需求,甄选信息)、工作层(挖掘情报,提升价值)、运行层(整合知识,集成智慧)以及服务层(快速响应,精准服务)4方面构建,使应急决策情报工程化及平行化,为应急决策在实际应用中提供一定思路。 相似文献
3.
[目的/意义] 比较分析语义网技术发展环境下国外代表性知识组织体系管理工具的研究现状及关键功能,梳理相关研究的发展趋势。[方法/过程] 通过网络调研法,遴选国外10个代表性知识组织体系管理工具,从结构定义、项目维护、数据管理、互操作性、操作环境等方面比较分析其发展现状。在此基础上,为国内知识组织体系管理工具的建设工作提供建议。[结果/结论] 研究发现,国内知识组织体系管理工具的建设工作应依托语义网、关联数据、语义集成、语义互操作等技术促进功能创新,包括:灵活设计并配置多类型数据模型、支持可持续发展的管理与维护机制、支持用户分布式协同管理与控制、知识驱动的数据迭代式更新、面向语义的KOS重用与进化、建设以KOS为核心的知识组织框架等。 相似文献
4.
人工智能相关技术的迅猛发展和逐步普及,使得情报学难以避免人工智能的融合趋势,无论这种融合是主动为之或是被动选择。然而学界对人工智能时代情报学学科的发展走向并未予以充分探讨,大部分研究均将焦点置于大数据与下一代互联网环境中进行论述。本研究将人工智能时代情报学学科走向解构为"本体论""感知论""方法论""服务论"四个论题,对每个论题借由理论面向与实践面向的二分法展开阐释,并从整体视角上提出应在人工智能洪流中找准情报学定位,不能忽视"人"在情报学中的价值以及重视跨学科融合、跨领域应用的发展趋势。 相似文献
5.
6.
叙事性文本是对现实世界的记录,也是人文学者的研究对象与基础,对叙事性文本的阐释更是人文学术研究的基本任务。随着数字人文的发展,人文学者对远距离阅读与策略型阅读的需求与日俱增。作为构成叙事性文本的基本单元,事件和情节是文本解读的重点。为了更好地适应人文学者阅读需求的转变,建构叙事性文本智慧数据,支撑数字人文研究,以情节为视角,以事件为基础,对广泛存在的叙事性文本进行深层次语义表示与结构化处理显得尤为重要。但现阶段较为成熟的文本表示方法更适用于结构相对清晰、统一的科学文本,不能很好地表示叙事性文本中存在的复杂叙事结构,因此,以知识表示与知识组织为出发点,构建符合叙事性文本特征的语义结构化表示方法具有十分重要的意义。本文在梳理叙事学基本理论与概念,以及事件知识表示、事件本体与叙事本体等理论研究的基础上,对叙事文本中存在的事件、事件间关系进行语义建模与表示,同时完善了对情节的定义,构建了基于事件的情节本体EBPO,提出了叙事性文本的"层次-网络"结构模型,用以实现对叙事性文本的语义结构化表示。初步标注的实验结果表明,借助情节本体及结构模型,可以实现对叙事性文本的语义结构化处理。 相似文献
7.
8.
[目的 /意义]重大突发事件网络舆情在传播过程中往往会出现不同的主题,而微博用户对不同主题的表达和关注也会直接影响网络舆情的传播速度和规模以及舆情事件的走向。针对重大突发事件的微博用户主题演化分析有助于应急管理部门更好地理解重大突发事件的发展轨迹以及公众在不同阶段的关注点,以便采取有效应对措施。[方法 /过程]以网络舆情信息特征为立足点,辅以自然语言处理技术将舆情信息客体与本体进行剥离,结合重大突发事件特征,创新性提出以舆情客体信息为参照基线的舆情本体演化强度来反映微博主题演化趋势。[结果 /结论 ]研究结果表明,面向网络舆情信息本体的主题分析,与网络舆情实际发展演化趋势更加贴近,对主题内容的揭示也更加全面。同时研究思路也对现有网络舆情主题分析的研究方法中单一求助于自然语言处理技术的优化与更新具有一定启示意义。 相似文献
9.
10.