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文獻知識發現簡介

來源: 發布時間:2022-07-14

語義關聯矩陣:首先,語義腦圖從當前所截獲的文獻中提取若干概念性語詞。例如讀者搜索“硫化氫”,系統會從當前搜索結果文獻的文本中實時提煉出脫硫劑、地下水、氣相色譜法、缺血、自噬、氨氮、污水處理廠等若干文本語詞。之后,語義腦圖以一個5列12行的關聯矩陣來表達概念語詞之間的語義關系:將讀者搜索詞排列在矩陣的左側一列作為起始中心節點,后續右側各列選詞由左鄰側列的概念語詞關聯推導產生,同一列內概念語詞按語義權重降序排列。然后,各個概念語詞依據和中心節點(搜索詞)的語義關聯度,在語義腦圖中表現為:中心節點(搜索詞),直接關聯節點(紅色邊框)、間接關聯節點(長方型邊框)、弱關聯節點(菱形邊框)等三個層級的語義關系。也就是說,將傳統搜索引擎按年代(或按相關度)降序排列搜索結果的單一維度模式,提升為一個圍繞著讀者搜索詞一次性展開近50個概念語詞的具備語詞間層級關聯和權重有序的二維語義關聯矩陣(發明專項權利,PCT國際專項權利CN2018/081327,美國專項權利:16314840)。任意概念節點的右上數字角標(表示相關文獻數)可以迅速定位鏈接到當前細分概念的相關文獻。上海有那些公司是做文獻知識服務的?文獻知識發現簡介

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隨著圖書館數字文獻資源的規模越來越大;數據庫品種數量越來越多,;讀者服務的手段(遠程、移動、跨庫搜索等)也越來越多樣化。但是,如何能使圖書館清晰了解讀者的閱讀行為,優化現有數字文獻館藏,讓有限的數字資源采購資金發揮更大的讀者服務效益?其中,哪些部門、哪些讀者在使用?使用哪些文獻數據庫?數字文獻利用統計在圖書館工作中,越發顯得越為重要。然而,數字圖書館目前服務現狀是:圖書館統一采購數字文獻資源,圖書館的讀者各自分別訪問一個個的數字文獻資源數據庫。現有的文獻數據庫-讀者文獻利用模式在示例的網絡拓撲中,我們很難確定圖書館所處的位置。由此可見,隨著讀者數字文獻需求不斷增長、文獻數據商蓬勃發展,圖書館的服務功能卻正在逐步被邊緣化。在上述文獻數據庫-讀者文獻利用模式中,常見的傳統計量評價方法包括:圖書館資源首頁數據庫進入次數統計、文獻數據庫原廠商各自提供的訪問量/下載量報表等。但實際情況是:這些數據很難真實反映讀者文獻數據庫的實際利用情況。文獻知識發現口碑推薦依據實時搜索結果Top N篇文獻的篇名和摘要進行文本深度解析,分別生成的中、英文聯想關聯矩陣,即語義腦圖。

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上海半坡的《數字圖書館文獻利用評價》系統采用的比較新文獻中樞網關技術。該方案是以實時感知為其主要特色。1、針對現有多種異構文獻資源數據庫,為滿足文獻利用評價、提高圖書館文獻服務水平而實現的一個數字圖書館增值服務平臺。2、是一個以單篇文獻個性化閱讀為基本粒度的文獻利用統計分析系統。將會成為圖書館一種全新的館藏數字資源和讀者服務效用評價的實用管理工具。3、文獻中樞網關的實時和中樞特性,可以使系統實時感知讀者信息濫用行為,及時中止讀者的惡意文獻下載。4、可以使系統實時感知讀者的信息需求(當前搜索詞及所閱讀下載的文獻),及時推送個性化的文獻服務。5、可以轉儲讀者所閱讀的文獻全文,為以后圖書館介入知識發現與服務奠定文獻儲備的基礎。

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左側的語義腦圖中任意節點可以在右側文獻詳情界面顯示其相關文獻。右側相關文獻界面則進一步揭示了當前文獻中所有的概念語詞(紅色下劃線)。選擇其中的任意詞(鼠標定位),可以查看該概念詞所有的相關文獻,并且以該概念詞為中心節點,可以在左側語義腦圖子窗口,重構一幅全新的語義腦圖(發明專項權利)。紅色下劃線標注了一篇文獻中的所有細分概念《嵌入式知識鏈分析》無縫嵌入原始文獻數據庫,將傳統文獻搜索引擎一維的文獻顯示模式提升為二維的概念語詞級別的關聯矩陣顯示模式。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、收斂、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色,在尤為強調知識發現、知識創新的當日,將會為讀者帶來一種全新的文獻搜索用戶體驗。知識文獻用來干些什么?創新文獻知識發現預算

文獻知識怎么去使用?文獻知識發現簡介

早期的文獻一般是通過口頭交談、參觀展覽、參加報告會等途徑獲取,不僅在內容上有一定的價值,而且能彌補一般公開文獻從信息的客觀形成到公開傳播之間費時甚多的弊病。它是指未經過任何加工的原始文獻,如實驗記錄、手稿、原始錄音、原始錄像、談話記錄等。零次文獻在原始文獻的保存、原始數據的核對、原始構思的核定(權利人)等方面有著重要的作用。接下來,我們了解一下一次文獻的概念一次文獻(primarydocument):是指作者以本人的研究成果為基本素材而創作或撰寫的文獻,不管創作時是否參考或引用了他人的著作,也不管該文獻以何種物質形式出現,均屬一次文獻。大部分期刊上發表的文章和在科技會議上發表的論文均屬一次文獻。文獻知識發現簡介

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