分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]社会化标签是我国图书情报与数字图书馆学科领域的研究热点,在近几年的发展过程中,对于标签的研究范围拓展至信息质量、信息检索、信息推荐等多个图情研究领域,对图情学科标签研究进展的分析或评述将为社会化标签未来的发展研究提供依据。[方法/过程]选取2010年至2017年间的图情领域期刊文献,利用CiteSpace可视化剖析社会化标签研究热点、发展进程、研究趋势,并从标签应用、标签信息、标签质量、信息推荐、信息检索5个角度对主题研究进行分析总结。[结果/结论]基于社会化标签研究现状及问题提出相关建议,如拓展标签在本体、信息检索层面的研究范围,以用户为中心适应个性化需求,将研究成果应用于实践等。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义] 视频内容正在影响着我国大量人口的信息生活,视频语义的良好表示是推动当前视频内容研究和视频应用服务向前发展的关键基础。现有的视频语义表示方法存在事件语义表示角度和粒度划分方式单一、缺少灵活的对象语义变化机制的问题,因此探究更有效的视频语义表示方法具有重要意义。[方法/过程] 提出面向事件的视频语义表示方法。此方法考虑人的双向认知过程,可以根据不同用户背景和需求从不同角度解读和生成事件语义,并定义相应的语义对象和角色的变化机制。[结果/结论] 面向事件的视频语义表示方法具有完整的语义表示框架,支持多角度的事件语义表示,可以灵活地进行属性级、对象级和事件级的语义拓展,能够表示更丰富的视频语义。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义] 为进一步提升金融领域事件抽取的效果,增强事件抽取两个子任务之间的关联性。[方法/过程] 在中文金融文本上进行事件抽取相关研究,提出一种融合预训练模型与多层卷积神经网络的金融事件联合抽取方法,首先通过预训练模型BERT捕捉句子序列的综合语义信息,然后接入本文设计的多层卷积架构MultiCNN,分层提取局部窗口和高维空间语义信息,同时实现事件识别和要素抽取这两个任务,再通过引入对比损失,进一步强化两个任务之间的关联。[结果/结论] 在中文金融事件数据集上F1达到82.20%,比各个基准抽取模型均有一定提升。