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] 文本向量化处理是文本挖掘、信息检索、情感分析等领域必须要经过的预处理过程，使节点向量包含丰富且有效的语义及结构信息是目前亟待解决的问题。[方法/过程] 首先对科技政策类的文本特征进行分析，分别依照概念与概念间关系的分类体系，用BiLSTM-CRF算法和SVM分别实现对概念与概念关系进行自动标引，在特征工程同时融入基本特征和句法语义特征，在识别准确性和效率方面有显著提升。并提出结合推理知识的概念知识网络及进一步融合篇章结构的知识网络构建方法。[结果/结论] 基于此知识网络模型，实现一种能够融合节点语义、拓扑结构以及类别标签信息的网络表示学习模型，能够充分挖掘并表示文本的语义及结构信息，并通过可视化和实验验证所提方法的有效性。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要： 国立科研机构作为国家战略科技力量，在解决事关国家全局和长远发展的重大问题上发挥着极其重要的作用。当前，我国在关键核心技术攻坚过程中面临严峻挑战，为了更高效地发挥中国科学院等国立科研机构在核心技术攻坚体系中的关键牵引作用，文章选取著名的欧洲国立科研机构——比利时微电子研究中心（IMEC），分析、归纳和总结其在战略定位、顶层设计以及攻关体制机制等方面成功的经验并凝练启示。基于此，文章进一步思考在新形势下，我国国立科研机构应如何在核心技术攻坚体系中，探索服务重大技术突破的制度设计与组织机制创新，明确核心平台的战略定位和突破关键共性技术的战略任务，完善对相关知识产权成果的现代化、科学化管理机制，形成强大的吸引力和凝聚力，推动各类创新主体形成基于深度信任的协同合作研发，为全面提升我国核心技术攻坚体系的效能，作出国家战略科技力量应有的贡献。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要： 关键核心技术对于我国经济社会发展和国家安全等具有极端战略重要性，突破和掌握那些我国处于“卡脖子”短板位置的关键核心技术，对于我们实现建设世界科技强国的目标具有决定性的标志意义。因此，我们需要立足于国家重大战略需求，重视前瞻布局，加强战略研究。文章将在分析识别关键核心技术特性的基础上，系统反思我国关键核心技术突破的挑战与瓶颈，并从支撑重大技术突破的组织模式、人才培养机制以及新评价激励机制等维度设计等方面，思考如何构建充满活力和效力的攻坚创新体系，真正铸造强国重器。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要： 重大原始创新需要依托跨学科、大纵深的开创性研究拓展人类知识边界。作为国家战略科技力量的国立科研机构，在加快打造原始创新策源地、加快突破关键核心技术、努力抢占科技制高点方面，肩负重大责任和使命。文章以20世纪90年代末美国能源部国家实验室实施的新一代集成电路光刻系统重大原始创新项目为案例，通过对该项目实施过程中前瞻的战略定位、明确的顶层设计，以及高效的攻关与协同组织模式等方面的深度剖析，为进一步高效发挥国家战略科技力量，聚焦以重大需求目标为牵引的核心科学问题，建设跨学科大纵深的顶尖研究高地，形成多元主体协同创新的高效组织提供重要启示；并为我国在战略前沿推动集科学新发现、技术新轨道和产业新方向于一体的重大突破，真正打造原始创新策源地提供参考。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】在食品安全领域中, 建立相关数据库对食品安全的监管和控制都会有很大的帮助, 自动分词在构建索引、使用索引以及构建语料库中都起到至关重要的作用。将基于条件随机场的字标注统计学习方法, 应用在食品安全突发事件语料的自动分词中。【方法】分析语料的词长分布等特点, 对该方法自动分词过程中所涉及的特征选择和特征模板进行不同实验, 得出不同特征选择和应用不同特征模板对分词结果的影响。【结果】从实验结果可以看出, 特征选择时并不是特征越多分词效果越好, 会出现特征干扰的情况, 在二三字词占46.62%的食品安全突发事件语料中, 特征模板中的当前字和前后驱第一个字所代表的特征模板对分词效果影响明显。【结论】通过对不同特征选择和特征模板及其相互组合的实验, 选择出在本文研究的语料库自动分词中最优的特征和特征模板, 在5Tag 特征标记下配合对应特征模板对目标语料分词的F 值达到92.88%。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】在食品安全领域中, 建立相关数据库对食品安全的监管和控制都会有很大的帮助, 自动分词在构建索引、使用索引以及构建语料库中都起到至关重要的作用。将基于条件随机场的字标注统计学习方法, 应用在食品安全突发事件语料的自动分词中。【方法】分析语料的词长分布等特点, 对该方法自动分词过程中所涉及的特征选择和特征模板进行不同实验, 得出不同特征选择和应用不同特征模板对分词结果的影响。【结果】从实验结果可以看出, 特征选择时并不是特征越多分词效果越好, 会出现特征干扰的情况, 在二三字词占46.62%的食品安全突发事件语料中, 特征模板中的当前字和前后驱第一个字所代表的特征模板对分词效果影响明显。【结论】通过对不同特征选择和特征模板及其相互组合的实验, 选择出在本文研究的语料库自动分词中最优的特征和特征模板, 在5Tag 特征标记下配合对应特征模板对目标语料分词的F 值达到92.88%。
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