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基于智能主題圖的科技文獻細(xì)粒度知識組織與檢索方法研究

發(fā)布時間:2025-03-15 06:00
  在科技文獻海量的今天,大多數(shù)科技文獻檢索系統(tǒng)仍采用以篇為單位的方式描述和組織文獻,這種知識組織方式缺乏對文獻內(nèi)容語義的豐富描述與組織,不能滿足用戶精準(zhǔn)化的知識需求;此外,科研人員在對科技文獻進行檢索時,檢索系統(tǒng)反饋的是整篇科技文獻,科研人員需要花費大量時間和精力在每篇文獻中尋找需要的知識單元,這一檢索方式不能滿足科研人員們精準(zhǔn)化的檢索需求。為了實現(xiàn)對每篇科技文獻內(nèi)部內(nèi)容的語義導(dǎo)航,向用戶提供精準(zhǔn)化的檢索內(nèi)容,對科技文獻內(nèi)部知識進行細(xì)粒度知識組織和檢索變得更加迫切。本文將圍繞科技文獻細(xì)粒度知識組織和檢索方法進行研究工作。首先,本文在分析現(xiàn)有的科技文獻知識組織方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合智能主題圖的特征,構(gòu)建一種科技文獻細(xì)粒度知識組織方法。該方法在分析文獻集合的內(nèi)部內(nèi)容特征基礎(chǔ)上,抽取文獻內(nèi)部的主題以及知識單元,將文獻集合劃分為資源層、知識單元層、主題層以及聚類層,并采用全信息相似度方法計算主題及主題之間的關(guān)聯(lián)、知識單元及知識單元間的語義關(guān)聯(lián);其次,在前期研究的科技文獻細(xì)粒度知識組織方法基礎(chǔ)之上,提出了一種針對科技文獻知識單元集與用戶檢索式的科技文獻檢索方法。該方法基于Word2vec和自動閾值的方法...

【文章頁數(shù)】:76 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 科技文獻知識組織研究現(xiàn)狀
        1.2.2 科技文獻語義檢索研究現(xiàn)狀
    1.3 研究問題與研究內(nèi)容
    1.4 研究方法與研究思路
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 研究思路
    1.5 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 知識單元
        2.1.1 知識單元的概念
        2.1.2 知識單元的相關(guān)技術(shù)研究
        2.1.3 知識單元的應(yīng)用研究
    2.2 智能主題圖
        2.2.1 智能主題圖的概念
        2.2.2 智能主題圖進行科技文獻資源組織的優(yōu)勢
        2.2.3 基于智能主題圖的知識組織工作機制
        2.2.4 智能主題圖的應(yīng)用
    2.3 查詢擴展
        2.3.1 查詢擴展的概念
        2.3.2 查詢擴展的相關(guān)技術(shù)研究
        2.3.3 查詢擴展的應(yīng)用研究
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于智能主題圖的科技文獻細(xì)粒度知識組織方法
    3.1 構(gòu)建基于智能主題圖的科技文獻細(xì)粒度知識組織方法
    3.2 基于智能主題圖的科技文獻細(xì)粒度知識組織過程
        3.2.1 主題抽取
        3.2.2 知識單元抽取
        3.2.3 聚類層構(gòu)建
        3.2.4 生成智能主題圖
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于細(xì)粒度知識組織方法的科技文獻細(xì)粒度檢索方法
    4.1 一種基于細(xì)粒度知識組織方法的科技文獻細(xì)粒度檢索方法
    4.2 用戶檢索式語義分析
        4.2.1 用戶檢索信息預(yù)處理
        4.2.2 關(guān)鍵詞語義擴展
    4.3 用戶檢索式與科技文獻細(xì)粒度知識單元的相似度計算
        4.3.1 基于概念特征的語義相似度計算
        4.3.2 基于信息量的語義相似度計算
    4.4 本章小結(jié)
第五章 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
    5.1 實驗設(shè)計
        5.1.1 數(shù)據(jù)集
        5.1.2 實驗環(huán)境
        5.1.3 實驗流程
        5.1.4 評價標(biāo)準(zhǔn)
    5.2 科技文獻細(xì)粒度知識組織與檢索結(jié)果分析及評價
        5.2.1 主題抽取與聚類
        5.2.2 知識單元抽取
        5.2.3 生成智能主題圖
        5.2.4 可視化結(jié)果展示
        5.2.5 細(xì)粒度檢索的結(jié)果分析與評價
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 下一步研究工作
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號:4035275

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