[目的/意义]英文作者重名现象十分普遍,为解决科技文献增量式人名消歧问题,以提高学术检索平台作者检索的精度。[方法/过程]提出一种融合文献外部基本特征和内部语义特征的人名消歧方法,解决新增英文学术文献作者归属的问题。首先,提取学术文献中人名…[详细内容]
人名消歧 科技文献 多特征融合 BERT XGBoost
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=506832&cb=zhangxinyu
[目的/意义] 关键词作为一种能够揭示学术文本主题及核心内容的词汇或术语,对其进行功能识别可为知识和文献的快速、精确获取提供底层索引支持。[方法/过程] 针对现有研究在关键词上下文建模中多局限于文本层面的符号语义表征,在深入挖掘文献行书规律…[详细内容]
词汇功能识别 学术文本 关键词 BERT 多特征融合
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[目的/意义]为解决在线技术转移平台中因供需信息表述非结构化、供需文本特征稀疏等导致供需文本匹配难的问题,开展线上技术供需信息匹配研究。[方法/过程]提出融合供需文本词频特征、相关性特征和语义特征的匹配模型,通过采集在线技术转移平台(技E网…[详细内容]
供需文本匹配 多特征融合 在线技术转移 京津冀 匹配率
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=462596&cb=yanghaixia201503
本文介绍基于相关反馈实现自动语义标注的多特征融合图像检索方法的原理和发展,深入分析该方法自身存在的局限,包括对用户查询关键词的重视不够、偏重旧图像、“过反馈”、训练样本非对称。基于以上不足,从用户体验出发,本文提出通过基于信息资源不同一性的…[详细内容]
相关反馈 图像检索 特征融合 不同一性
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《馆藏资源聚合研究与实践进展/名家视点图书馆学情报学理论与实践系列丛书》就图书馆馆藏资源语义化与多种方法融合、国内馆藏资源聚合模式与发展趋势和基于计量分析的数字文献资源语义化关联揭示等方面做了深入的研究。馆藏资源聚合是一个前沿性命题,也是图…[详细内容]
馆藏资源 聚合研究 实践进展
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=464568&cb=liushijing2014
提出一种具有特征级别的领域特征集合的情感资源挖掘方法,将基于HowNet词典的分类法构建的情感特征与基于机器学习的特征分类方法中的无内容特征以及领域特征相融合,并将该集合放入支持向量机中进行情感分类实验,实验结果表明,使用抽取模式以及多特征…[详细内容]
情感分类 情感特征 无内容特征 领域特征
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=357841&cb=xiaofei2013
自动术语识别对于以内容分析为主的情报研究具有重要作用。在目前研究的基础上,重点分析自动术语识别存在的问题,包括词性过滤难以兼顾召回率和准确率、单词术语和低频术语的识别未引起足够重视、术语识别领域相关性有待加强等。最后阐述自动术语识别的多特征…[详细内容]
自动术语识别 术语抽取 存在问题 发展趋势
http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=355618&cb=xiaofei2013