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基于知识角色的信息学研究方法识别
被引量：
3
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作者
李鹏程
程齐凯
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2021年第7期23-29,共7页
[目的/意义]识别图书情报领域中的研究方法有助于领域学科方法库的建设与完善。[方法/过程]针对现有方法实体识别研究中的数据获取难题,依循图书情报领域与计算机领域之间的知识流入流出特性,提出了一种基于知识角色迁移规律的数据批量...
[目的/意义]识别图书情报领域中的研究方法有助于领域学科方法库的建设与完善。[方法/过程]针对现有方法实体识别研究中的数据获取难题,依循图书情报领域与计算机领域之间的知识流入流出特性,提出了一种基于知识角色迁移规律的数据批量标注方法,应用深度学习模型在词汇粒度层面实现学术文本中方法实体词的自动识别获取。[结果/结论]实验结果表明该方法具有较好的可行性,可有效从大规模文本中识别出图书情报学中的研究方法实体词。
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关键词
方法实体识别
深度学习模型
知识
角色
迁移
图书情报学
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职称材料
题名
基于知识角色的信息学研究方法识别
被引量：
3
1
作者
李鹏程
程齐凯
机构
武汉大学信息管理学院
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2021年第7期23-29,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目“基于深度语义挖掘的引文推荐多样化研究”(编号:71704137)研究成果之一。
文摘
[目的/意义]识别图书情报领域中的研究方法有助于领域学科方法库的建设与完善。[方法/过程]针对现有方法实体识别研究中的数据获取难题,依循图书情报领域与计算机领域之间的知识流入流出特性,提出了一种基于知识角色迁移规律的数据批量标注方法,应用深度学习模型在词汇粒度层面实现学术文本中方法实体词的自动识别获取。[结果/结论]实验结果表明该方法具有较好的可行性,可有效从大规模文本中识别出图书情报学中的研究方法实体词。
关键词
方法实体识别
深度学习模型
知识
角色
迁移
图书情报学
Keywords
method entity recognition
deep learning model
knowledge role transfer
library and information science
分类号
G251 [文化科学—图书馆学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识角色的信息学研究方法识别
李鹏程
程齐凯
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2021
3
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