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1.
宗张建 《图书情报工作》2019,63(16):132-142
[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。  相似文献   
2.
Voice assistants are software agents that can interpret human speech and respond via synthesized voices. Apple’s Siri, Amazon’s Alexa, Microsoft’s Cortana, and Google’s Assistant are the most popular voice assistants and are embedded in smartphones or dedicated home speakers. Users can ask their assistants questions, control home automation devices and media playback via voice, and manage other basic tasks such as email, to-do lists, and calendars with verbal commands. This column will explore the basic workings and common features of today’s voice assistants. It will also discuss some of the privacy and security issues inherent to voice assistants and some potential future uses for these devices. As voice assistants become more widely used, librarians will want to be familiar with their operation and perhaps consider them as a means to deliver library services and materials.  相似文献   
3.
基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。  相似文献   
4.
刘莎 《山西档案》2020,(1):94-103
大数据网络化快速发展的今天,档案信息化安全管理所面临的风险更加复杂和严峻。迫切需要按照档案信息化全生命周期分阶段深入细致讨论其面临的风险并制定风险管理策略。为了确保档案信息的真实性、完整性、可靠性、可用性、可读性、保密性,实现档案信息化建设安全管理目标,应用核对表法、流程图法、目标偏离法,三种方法相结合的风险识别方法,对档案信息化生命周期的四个阶段的风险加以识别、分析,找出关键风险因素。档案信息化安全管理风险因素主要为人为(含制度)因素、管理因素、技术因素三方面。从四个阶段的三方面风险因素入手分析,综合构建风险策略框架,既兼顾共性风险,又各有侧重。风险策略由以下四个方面组成:理顺档案管理方和第三方权责关系,明确二者既是合作又是监督与被监督关系的管理策略;应用区块链技术解决档案信息化管理安全性的技术策略;强化监督管理使管理形成闭环的制度策略;探讨档案管理者职业敬畏心和过硬技能的人才策略。以上为档案信息化安全管理工作提供可行的参考。  相似文献   
5.
中文电子病历的分词及实体识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[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。  相似文献   
6.
在对科技政策领域术语的特点分析基础上,提出一种适用于科技政策领域的术语识别方法,即结合科技政 策术语的语言特点,采用统计计算的方法进行两次术语过滤过程,实现科技政策术语的自动识别。实验结果表明,本 文提出的基于科技政策术语语言特点和统计计算相结合的科技政策术语自动识别的方法具有一定的可行性,将用于科 技政策词典的构建和科技政策文本内容的深层次语义分析。  相似文献   
7.
[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。  相似文献   
8.
In August 1929, James W. Upton, Editor of the republican newspaper, Honesty, discovered that that Seán Lemass and Gerald Boland, the Secretaries of the Fianna Fáil party, had issued a circular to their members that blackballed Honesty and promoted the sales of The Nation, a publication that Fianna Fáil's leader, Éamon de Valera, had recently brought under his control. The event that triggered this action was Upton's decision to publish an article critical of the Fianna Fáil leadership, something Upton did in the interest of freedom of speech. Upton, who was sympathetic to the Fianna Fáil cause, dubbed Lemass and Boland, ‘the Dublin Junta’ and accused them of launching an underhand attack to further their own careers and party ambitions. Fianna Fáil retaliated in the pages of The Nation, declaring that Honesty was no longer a republican journal and thereby destroying Honesty's readership. An exploration of these events reveals political duplicity and a fundamental misfit between the views of a republican idealist and hardheaded professional politicians. Upton believed that republicanism without journalistic freedom was no republicanism at all, whilst Lemass and Boland focused on building a disciplined party machine intent on suppressing dissent, within and without of its ranks.  相似文献   
9.
基于情感倾向识别的汽车评论挖掘系统构建   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   
10.
方志类古籍地名识别及系统构建   总被引:4,自引:0,他引:4  
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.  相似文献   
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