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基於全文本的微觀實體擴散機制研究/管理學論叢

  • 作者：安欣//徐碩|責編:王海霞
  • 出版社：知識產權
  • ISBN：9787513089401
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：264
人民幣：RMB 86 元      售價：元
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內容大鋼
    本書構建基於全文本的引文重要性特徵體系，探索麵向引文重要性的文獻主題識別方法；通過定義實體類別、建立標注指南和標注規則等步驟建立微觀實體語料庫，採用自然語言處理技術和深度學習等方法對領域微觀實體進行自動抽取；以微觀實體為載體，從擴散路徑和擴散結構兩個方面探究知識的擴散模式，揭示知識的延續性和繼承性；借鑒複雜網路中傳染病模型思想構建微分動力學模型，並通過模擬研究驗證其有效性，揭示微觀實體知識擴散的動力學影響機制；建立融入實體信息的主題提取模型和主題演化框架，精準地揭示學科領域的研究主題，探究其動態演化規律。
作者介紹
安欣//徐碩|責編:王海霞
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  國內外研究述評
    1.2.1  引用內容分析方面
    1.2.2  微觀實體方面
    1.2.3  知識擴散研究方面
    1.2.4  當前研究的不足
  1.3  研究內容與思路
  1.4  研究方案與技術路線
  1.5  研究特色與創新
  本章參考文獻
第2章  基於全文本的引文重要性分類特徵研究
  2.1  引文功能和重要性分類體系
  2.2  數據來源及預處理
    2.2.1  數據來源
    2.2.2  數據預處理
  2.3  傳統特徵工程
    2.3.1  基於結構的特徵
    2.3.2  基於被引次數的特徵
    2.3.3  基於單獨引用的特徵
    2.3.4  基於作者重疊的特徵
    2.3.5  基於線索詞的特徵
    2.3.6  基於相似度的特徵
  2.4  基於產生式模型的特徵工程
    2.4.1  產生式模型概述
    2.4.2  CIM簡介
    2.4.3  基於CIM的特徵提取演算法
  2.5  特徵分析
    2.5.1  描述性統計
    2.5.2  相關性分析
  2.6  本章小結
  本章參考文獻
第3章  基於機器學習方法的引文重要性分類研究
  3.1  機器學習在引文自動分類中的應用
  3.2  監督型引文重要性分類
    3.2.1  基於SVM的引文重要性分類
    3.2.2  基於RF的引文重要性分類
    3.2.3  實驗結果分析
    3.2.4  特徵重要性對比
  3.3  半監督型引文重要性分類
    3.3.1  半監督自訓練模型
    3.3.2  實驗結果分析
    3.3.3  特徵重要性對比
  3.4  本章小結
  本章參考文獻
第4章  基於引文重要性的文獻主題識別研究
  4.1  基於引文的文獻主題識別研究
  4.2  基於引文的主題模型概述
  4.3  Cite-PLSA-LDA主題模型構建
  4.4  文獻主題識別

    4.4.1  實驗數據及預處理
    4.4.2  主題識別及評價
  4.5  文獻主題相似度分析
    4.5.1  相似度指標
    4.5.2  相似度分析
  4.6  本章小結
  本章參考文獻
第5章  基於全文本的微觀實體抽取及擴散研究
  5.1  相關研究
    5.1.1  微觀實體抽取
    5.1.2  微觀實體評估
    5.1.3  知識擴散研究
  5.2  數據獲取及標注
    5.2.1  數據收集及處理
    5.2.2  微觀實體分類及標注
    5.2.3  同義微觀實體及縮略語識別
  5.3  面向全文本的微觀實體抽取
    5.3.1  BiLSTM-CRF模型
    5.3.2  特徵提取
    5.3.3  評測標準
    5.3.4  微觀實體抽取
  5.4  分子生物學領域微觀實體擴散
    5.4.1  異構信息網路
    5.4.2  微觀實體擴散網路構建
    5.4.3  宏觀層面微觀實體擴散
    5.4.4  微觀層面微觀實體擴散
  5.5  本章小結
  本章參考文獻
第6章  基於全文本的微觀實體擴散模式研究
  6.1  擴散模式相關研究
    6.1.1  基於社交網路的信息擴散
    6.1.2  基於引文網路的知識擴散
  6.2  微觀實體擴散網路
    6.2.1  數據收集與描述
    6.2.2  網路構建
    6.2.3  網路中實體重要性識別
  6.3  網路中微觀實體的暴露與引用
    6.3.1  暴露次數與引用採納間的關係
    6.3.2  影響概率計算
  6.4  微觀實體擴散路徑
    6.4.1  微觀實體演化路徑
    6.4.2  微觀實體學科間擴散
    6.4.3  微觀實體學科內擴散
  6.5  微觀實體擴散結構
    6.5.1  實體級聯網路
    6.5.2  實體級聯的基礎特徵
    6.5.3  結構感染性和流行性
  6.6  本章小結
  本章參考文獻
第7章  基於全文本的微觀實體擴散動力學研究

  7.1  相關研究
    7.1.1  新冠領域微觀實體
    7.1.2  微分動力學在知識擴散中的應用
  7.2  SIR微觀實體擴散動力學模型及模擬
    7.2.1  SIR微觀實體擴散模型
    7.2.2  基於SIR模型的微觀實體擴散模擬
  7.3  SEIR微觀實體擴散動力學模型及模擬
    7.3.1  SEIR微觀實體擴散模型
    7.3.2  基於SEIR模型的微觀實體擴散模擬
  7.4  SEIZR微觀實體擴散動力學模型及模擬
    7.4.1  SEIZR微觀實體擴散模型
    7.4.2  基於SEIZR模型的微觀實體擴散模擬
  7.5  三種微觀實體擴散動力學模型效果對比
  7.6  本章小結
  本章參考文獻
第8章  基於全文本的領域實體自動抽取研究
  8.1  相關研究
    8.1.1  實體計量學
    8.1.2  實體抽取
  8.2  數據來源及預處理
    8.2.1  數據來源
    8.2.2  數據預處理
  8.3  實體語料庫構建
    8.3.1  待標注文獻選擇
    8.3.2  實體類別及標注指南
    8.3.3  標注過程及結果分析
  8.4  BERT-BiLSTM-CRF模型及實驗
    8.4.1  BERT-BiLSTM-CRF模型
    8.4.2  數據集及模型參數設置
    8.4.3  評價指標及實驗結果
  8.5  領域實體抽取結果分析
  8.6  本章小結
  本章參考文獻
第9章  基於全文本的研究主題動態演化分析
  9.1  相關研究
    9.1.1  主題識別技術
    9.1.2  主題演化研究
  9.2  實驗數據及預處理
    9.2.1  實驗數據
    9.2.2  數據預處理
  9.3  融合實體信息的研究主題揭示
    9.3.1  基於實體的主題模型概述
    9.3.2  融合實體的主題模型構建
    9.3.3  主題識別及評價
  9.4  領域研究主題動態演化分析
    9.4.1  建立主題關聯
    9.4.2  設定過濾原則
    9.4.3  演化關係判定
    9.4.4  演化結果分析
  9.5  本章小結

  本章參考文獻
附錄
  附錄A  線索詞列表
  附錄B  acl-1、acl-3、acl-5下的前15個主題及其詞項

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