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化柏林010-58882556huabolin@isticaccn中國科學(xué)技術(shù)信息-閱讀頁

2025-08-02 13:23本頁面
  

【正文】 “數(shù)據(jù)挖掘也就是知識發(fā)現(xiàn)”與“數(shù)據(jù)挖掘不同于知識發(fā)現(xiàn)”, ? 數(shù)據(jù)挖掘 / 知識發(fā)現(xiàn) / ? 數(shù)據(jù)挖掘 / 知識發(fā)現(xiàn) / 化柏林 S NP VP NP VP p v 不同 數(shù)據(jù)挖掘 知識發(fā)現(xiàn) 于 化柏林 S NP NP VP c v 與 數(shù)據(jù)挖掘 是 兩 知識發(fā)現(xiàn) 個(gè) 不同的 概念 n a q m NP NP 語義分析 化柏林 ? “數(shù)據(jù)挖掘不同于知識發(fā)現(xiàn)” ? “數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)是兩個(gè)不同的概念” ? 前者是 S(NP數(shù)據(jù)挖掘 ,VP(VP(v不同 , p于),NP知識發(fā)現(xiàn) )) ? 后者是 S(NP(NP數(shù)據(jù)挖掘 ,c與 ,NP知識發(fā)現(xiàn) ),VP(v是 ),NP(m兩 ,q個(gè) ,a不同的 ,n概念 )) ? different數(shù)據(jù)挖掘 ,知識發(fā)現(xiàn) 化柏林 ? 句子搜索范圍 – 參考文獻(xiàn)句子 – 同長度句子 – 同主題句子 ? 句子搜索順序 – 二分查找 – 分塊查找 3. 搜索匹配器 化柏林 )S,S(*2))L e n ( S)( L e n ( SL*)S,S i m ( Sjijin1kkjiS t r uba ?????? ? Lk為兩個(gè)句子中第 k個(gè)相同片段(可能是字、詞、短語或者它們之間的組合)的長度, n為相同片段的個(gè)數(shù),即任意兩個(gè)句子之間的相似度等于相同片段的長度和除以兩個(gè)句子的平均長度。 化柏林 化柏林 ?以元數(shù)據(jù)隸屬,即句子蘊(yùn)含的知識元屬于定義、分類、背景、意義、關(guān)系、特點(diǎn)、發(fā)展趨勢等內(nèi)容元數(shù)據(jù)。 ? 傳統(tǒng)的知識標(biāo)引解決知識主題的問題,而知識屬性的標(biāo)記主要解決知識到知識屬性的映射與歸屬。被 定 義 體連接詞內(nèi) 涵 描 述 部 分連接詞外 延 界 定 部 分被 定 義 體提 示 詞報(bào)告提綱 知識抽取的研究目的 知識抽取的系統(tǒng)架構(gòu) 知識抽取的研究方法 知識抽取的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 1 2 3 4 實(shí)驗(yàn)對象 化柏林 ? 《 情報(bào)學(xué)報(bào) 》 全文抽取 ? JASIST(20222022)的摘要抽取 ? Journal of Documentation的全文抽取 學(xué)術(shù)定義抽取結(jié)果 ?規(guī)則是根據(jù)《情報(bào)理論與實(shí)踐》 2022年文章總結(jié)出來的。 學(xué)術(shù)定義抽取結(jié)果 % % % % % % % % %%%%%%%%%%%抽準(zhǔn)率 抽全率 抽準(zhǔn)率 抽全率 規(guī)則抽取結(jié)果 加權(quán)詞篩選結(jié)果 開放性實(shí)驗(yàn) 封閉性實(shí)驗(yàn) 屬性抽取 ?屬性抽取中學(xué)術(shù)概念和屬性的數(shù)量關(guān)系可能是一對一或者是一對多的; ?屬性抽取出來的屬性在情感色彩上可以有正面、負(fù)面和中性的; ?規(guī)則按照規(guī)則和屬性的關(guān)系又可以分為描述內(nèi)容前后的規(guī)則和描述內(nèi)容本身的規(guī)則兩類。 ② 不能通過一些規(guī)避設(shè)計(jì)手段繞開 。 ④ 引證其他專利的數(shù)量較少 。 主題圖 作為一種信息組織技術(shù) , 它汲取了傳統(tǒng)索引 、圖書館科學(xué) 、 知識表示以及多種知識組織方法的 的優(yōu)點(diǎn) , 由于它所具有的靈活性和豐富的表現(xiàn)力 , 目前已經(jīng)被國外廣泛應(yīng)用于知識管理 、 Web應(yīng)用 、 語義挖掘等領(lǐng)域 。 例如 ,電子文件的憑證作用不明確 、 電子文件的歸檔要求不統(tǒng)一 、 電子文件的使用及管理存在各種程度的風(fēng)險(xiǎn)等 。 “ 一方面論文數(shù)量的增長會直接對影響因子產(chǎn)生影響 ,但單純論文數(shù)量的增長不會對 h指數(shù)指標(biāo)產(chǎn)生影響 。 ” 首先 ,在萬維網(wǎng)出現(xiàn)之前 ,信息檢索基本上只限于文本信息 ,以顯示多媒體為特點(diǎn)之一的萬維網(wǎng)為非文本網(wǎng)絡(luò)信息的檢索創(chuàng)造了一個(gè)前所未有的良機(jī) ,非文本信息 主要包括靜態(tài)圖像 (如圖片 、 繪畫和照片 )、 動態(tài)圖像 (如錄像和電影 )和聲音資料 (如錄音和電臺播音 ),它們 具有 廣泛性 、 無序性 、分散性 和多媒體等特征 ,所以對它們進(jìn)行目錄控制更加困難 。 沙戈沼澤汲甘露, 龍吟虎嘯唱未來
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