分类： 图书馆学、情报学 >> 文献标引与编目 提交时间： 2023-11-07 合作期刊: 《文献与数据学报》
摘要： ［目的 / 意义］利用数字技术赋能非遗资源的深度挖掘，揭示黄河流域非遗资源的关联关系，对黄河流域的非遗文化保护与传承具有重要意义。［方法 / 过程］以黄河流域非遗资源为研究对象，采用自顶向下的方式构建黄河流域非遗资源的知识图谱，并构建以用户交互为核心的智能问答系统。［结果 / 结论］本研究构建的基于知识图谱的黄河流域非遗资源智能问答系统实现了黄河流域非遗资源的多维知识发现，为非遗资源的相关研究提供了新的思路。
分类： 医学、药学 >> 临床医学 提交时间： 2023-10-18 合作期刊: 《中国全科医学》
摘要： 背景 动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）最有效的预防策略是实施基层管理，其核心措施是进行风险评估，现有老年人 ASCVD 预测模型不能很好地指导中医基层管理，因此，需将中医元素融入预测模型的开发，以指导 ASCVD 中西医结合基层管理。目的 构建并验证基于中医体质的老年人 ASCVD 预测模型。方法 纳入 2017 年在华苑街社区卫生服务中心、陈塘庄街社区卫生服务中心、向阳路街社区卫生服务中心、大邱庄镇中心卫生院进行健康查体的 1 418 名老年人为研究对象，收集研究对象一般资料，对研究对象进行体质辨识。于 20172022 年随访研究对象 ASCVD 发病情况（临床结局）。将研究对象数据按照 8 ∶ 2 随机拆分为训练集和验证集，在训练集中，采用向前逐步法构建老年人 ASCVD 常规预测模型（模型 1）和老年人 ASCVD 常规 + 体质预测模型（模型 2）。绘制基于中医体质的老年人 ASCVD 预测模型列线图。绘制校准曲线及进行 Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验判定模型的校准度。绘制受试者工作特征曲线并计算曲线下面积（AUC）判定模型的区分度。使用 AUC、净重分类改善度（NRI）、综合判别指数（IDI）、临床决策曲线（DCA）对模型 2 与模型 1 进行比较，评估改善效能。结果 训练集与验证集研究对象一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05）。多因素分析结果显示，模型１包含性别、年龄、腰围、收缩压、三酰甘油、BMI、收缩压 高血压用药史，共计 7 种预测变量；模型 2 包含性别、年龄、腰围、收缩压、三酰甘油、BMI、收缩压 高血压用药史、体质类型，共计 8 种预测变量。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果示模型 2 拟合度良好，Delong 检验结果显示，模型 2 的 AUC 高于模型 1（Z=2.741，P=0.006），NRI=0.511［95%CI=（0.359~0.663），P<0.001］，IDI=0.038［95%CI=（0.024~0.051），P<0.001］，提示添加体质预测变量可提高模型预测的准确度。临床效用对比结果示，在 5~74% 阈值概率下，使用模型 2 预测严重老年人 ASCVD事件的净收益率优于模型 1。结论 本研究构建了一个包含性别、年龄、腰围、收缩压、总胆固醇、身体质量指数、收缩压 高血压用药史、体质类型８个预测变量的老年人 ASCVD 预测模型，经检验，区分度、校准度表现良好，较常传统常规预测模型表现更为优秀，可以应用于老年人 ASCVD 个体化风险评估，指导 ASCVD 中西医结合基层管理。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报检索 提交时间： 2023-08-28
摘要： 目的/意义 探究ChatGPT生成与学者撰写的中文论文摘要之间的异同，并分析二者之间的内容特征差异，为AI生成学术论文检测及相关研究提供借鉴。 方法/过程 首先，以信息资源管理领域为例，分别抽取了图书馆学、情报学、档案学近三年各500篇高被引论文，基于获取的论文题目采用Prompt方式应用ChatGPT工具生成对应的摘要文本，构建数据集合；其次，采用了9种机器学习及深度学习算法对ChatGPT生成与学者撰写的摘要文本进行分类检测；最后，从文本特征、主题模型、ROUGE评测对二者的异同进行多角度分析，从而揭示二者之间的异同点。 结果/结论 基于数据集所训练的主流机器学习及深度学习算法可以有效地分辨摘要是AI生成还是学者撰写，其中BERT和ERNIE的效果最好，而机器学习算法中RF和Xgboost效果最好。ChatGPT生成的摘要字符数量、句子数量较学者撰写的要多，关键词多为模版化的转折性词语；两者的文本主题大部分相同，在学科体系、数字人文等主题上存在差异；ROUGE及余弦相似度定量分析表明ChatGPT生成的摘要与学者撰写的摘要文本存在明显的形似而非神似的现象。
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