科技创新政策文本本体设计与标注应用研究

[目的/意义]旨在为提升政策文本的自动化处理程度提供参考。[方法/过程]在梳理已有政策本体及其构建方式基础上,提出由词汇语义主导的自下而上的本体构建方法,运用本体构建工具Protégé5.5.0构建科技创新政策文本本体,对部分政策内容进行标注并可视化。[结果/结论]该本体适用于科技创新政策文本的结构化语义抽取,能够在一定程度上揭示科技创新政策的结构化语义特征。     

大规模主题词自动标引方法

现有的主题标引方法一般只能抽取文本中出现的词汇,无法从几万或数十万主题词中选择语义关联强且未出现的词汇;基于机器学习的多标签分类算法则需要每一个标签下有训练数据,限制了它们在主题标引上的应用。面向大规模主题词在海量文献上的标引需求,提出一个基于分布式词向量的混合型自动标引方法,利用大规模语料训练的词向量生成同维度的主题词表示向量和文本表示向量,实现主题词与文本语义相似度的计算。基于大规模语料构建主题词与普通词的映射表,使文本向量只和少量的语义强相关主题词向量比较,大大减少了计算量,提高了标引效率。开发的自动标引工具对近亿篇文献进行了主题标引,达到了较高的速度。与结巴关键词的实验对比结果显示,本文方法抽取的主题词与作者关键词重合度较低,且在去除结巴关键词中的非主题词后,取得了比结巴关键词更高的标引准确率;与人工标引的实验对比结果显示,随着人工标引词数量的增加,本文方法的效果、结果与人工标引结果的一致性在不断增加。     

古籍注疏的知识表示与语义化建模研究

注疏是对古代典籍注释及再注释而形成的文本,不仅反映注疏者对古籍文本的认知理解,也是后人理解、传承与传播思想与文化的重要基础。利用本体和纳米出版物等语义技术对注疏文本进行知识表示和语义化建模,可以揭示注疏文献中蕴含的知识间的语义关系,并实现注疏文献的语义化出版与再造。为验证注疏知识表示和语义化建模方法的可行性及实用性,本文设计了包含引用关系的阐释本体,并以部分注疏文本为语料,实现了以纳米出版物为独立出版单位的注疏语义化表示与引用关系推断。实验证明,阐释本体可作为单语篇注疏知识单元结构化和跨语篇注疏知识单元关联化的数据模型,助力注疏文献的数据化处理与价值增值。注疏知识的语义化表示路径可以为古籍知识库建设、语义出版和数字化再造提供参考。图6。表5。参考文献41。     

文化遗产领域知识纲要研究

［目的/意义］ 面向文化遗产领域的知识分析研究,对领域知识建模、知识组织、智慧数据资源建设等具有重要意义。［方法/过程］ 为明确文化遗产领域知识结构与特征,基于对领域本体的计算与分析,系统剖析文化遗产领域核心共享概念以及领域知识关联关系,提出并构建文化遗产领域知识纲要。［结果/结论］ 文化遗产领域核心共享概念包括领域对象与实体、类型与概念、时间与空间、事件与活动、文献与作品、代理者等内容,领域知识关联关系丰富多样且较为复杂。研究结论有助于更全面地理解与认识文化遗产领域知识体系,指导领域本体开发与知识建模,促进领域知识的有效组织与管理。