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基於知識單元的科技文獻細粒度組織研究/科學技術學術著作叢書

  • 作者：編者:秦春秀//馬續補|責編:許青青
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560671192
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：184
人民幣：RMB 42 元      售價：元
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內容大鋼
    本書立足大數據和開放科學時代對科技文獻知識服務的需求，系統地介紹了科技文獻細粒度組織的相關理論與方法以及知識服務的創新方式。全書共七章，首先介紹科技文獻組織的演變，闡述了科技文獻細粒度組織的概念、必要性及關鍵問題；然後針對科技文獻細粒度的描述、表示、抽取與組織四個關鍵環節，闡述了相關理論與方法，有助於讀者系統地掌握科技文獻細粒度組織的過程和方法；最後，從細粒度知識導航與瀏覽、細粒度知識檢索、細粒度知識問答服務、細粒度知識挖掘與重組四個方面展望了科技文獻細粒度組織方式可能帶來的知識服務創新。
    本書可作為高等院校電腦科學與技術、信息資源管理等相關專業高年級本科生與研究生的研究讀本和參考書，也可供相關領域的研究人員和實踐從業人員參考。
作者介紹
編者:秦春秀//馬續補|責編:許青青
目錄
第一章  科技文獻組織的演變
  1.1  知識組分研究的演變
    1.1.1  文獻與文獻單元
    1.1.2  信息與信息單元
    1.1.3  知識單元
    1.1.4  學術單元
  1.2  從知識組分看知識組織的發展演變
    1.2.1  以文獻單元為知識組分的文獻組織階段
    1.2.2  以信息單元為知識組分的信息組織階段
    1.2.3  以知識單元為知識組分的知識組織階段
  1.3  科技文獻細粒度組織的概念及必要性
    1.3.1  科技文獻細粒度組織的概念界定
    1.3.2  科技文獻細粒度組織的必要性
  1.4  科技文獻細粒度組織的關鍵問題
  1.5  本書各章安排
第二章  科技文獻細粒度組織的相關理論與方法
  2.1  知識單元的相關概念
  2.2  粒度理論
    2.2.1  信息粒的概念與內涵
    2.2.2  信息粒化的方法
    2.2.3  信息粒度的表達方法
  2.3  知識組織的分類法與主題法
    2.3.1  知識組織的分類法的概念
    2.3.2  知識組織的主題法的概念
    2.3.3  分類法和主題法的對比
  2.4  知識組織的元數據法
    2.4.1  元數據的概念與內涵
    2.4.2  元數據的類型
    2.4.3  典型的知識組織元數據方案
  2.5  語義鏈接理論
    2.5.1  語義鏈接網路的概念
    2.5.2  語義鏈接網路的構建
    2.5.3  語義鏈接網路在細粒度知識組織研究中的應用
  2.6  本章小結
第三章  面向細粒度組織的科技文獻描述框架研究
  3.1  科技文獻細粒度組分劃分的理論依據與方法
    3.1.1  科技文獻的邏輯結構分析
    3.1.2  科技文獻的形式結構分析
    3.1.3  不同層級描述單元之間的關係
  3.2  科技文獻內容結構及現有的科技文獻細粒度描述單元
    3.2.1  科技文獻內容結構的相關研究
    3.2.2  現有的科技文獻細粒度描述單元
  3.3  信息資源管理領域科技文獻內容結構調查與細粒度描述框架
    3.3.1  信息資源管理領域科技文獻內容結構調查
    3.3.2  信息資源管理領域科技文獻細粒度描述框架
  3.4  本章小結
第四章  科技文獻細粒度知識單元的描述與表示研究
  4.1  現有的科技文獻細粒度知識單元的描述與表示模型
    4.1.1  科技文獻細粒度知識單元的線性結構描述模型
    4.1.2  科技文獻細粒度知識單元的層次結構描述模型

  4.2  一種新的科技文獻細粒度知識單元的功能層次結構描述模型
    4.2.1  功能層次結構描述模型的結構
    4.2.2  基於功能層次結構描述模型的科技文獻細粒度知識單元的描述
  4.3  科技文獻細粒度知識單元描述方法中的關鍵問題
    4.3.1  科技文獻細粒度知識單元間的語義關係
    4.3.2  科技文獻細粒度知識單元的內容表示
  4.4  本章小結
第五章  科技文獻細粒度知識單元的抽取方法研究
  5.1  文本信息抽取概述
    5.1.1  信息抽取的基本概念
    5.1.2  信息抽取研究的典型會議
    5.1.3  信息抽取的性能評估指標
  5.2  基於規則的科技文獻細粒度知識單元抽取方法
    5.2.1  人工構建知識單元抽取規則
    5.2.2  半自動構建科技文獻細粒度知識單元抽取規則
  5.3  基於統計機器學習的科技文獻細粒度知識單元抽取方法
  5.4  基於深度學習的科技文獻細粒度知識單元抽取方法
  5.5  三種抽取方法的優缺點
  5.6  本章小結
第六章  科技文獻細粒度組織方法研究
  6.1  基於語義網路的科技文獻細粒度組織方法
    6.1.1  基於語義網路的科技文獻細粒度組織原理
    6.1.2  基於語義網路的科技文獻細粒度組織過程及關鍵技術
  6.2  基於智能主題圖的科技文獻細粒度組織方法
    6.2.1  基於智能主題圖的科技文獻細粒度組織原理
    6.2.2  基於智能主題圖的科技文獻細粒度組織過程及關鍵技術
  6.3  基於關聯數據的科技文獻細粒度組織方法
    6.3.1  基於關聯數據的科技文獻細粒度組織原理
    6.3.2  基於關聯數據的科技文獻細粒度組織過程及關鍵技術
  6.4  基於知識圖譜的科技文獻細粒度組織方法
    6.4.1  基於知識圖譜的科技文獻細粒度組織原理
    6.4.2  基於知識圖譜的科技文獻細粒度組織過程及關鍵技術
  6.5  本章小結
第七章  基於科技文獻細粒度組織的知識服務展望
  7.1  科技文獻服務的發展歷程
  7.2  細粒度知識導航與瀏覽
    7.2.1  基於主題圖技術的知識導航與瀏覽
    7.2.2  文獻資源知識聚合可視化
    7.2.3  萬方選題服務的可視化導航與瀏覽
  7.3  細粒度知識檢索
    7.3.1  細粒度知識檢索的基本原理
    7.3.2  細粒度知識檢索與傳統信息檢索的區別
    7.3.3  CNKI的細粒度知識檢索服務
    7.3.4  中國科學院文獻情報中心的細粒度知識檢索服務
  7.4  細粒度知識問答服務
    7.4.1  科技文獻創新點智能問答服務
    7.4.2  政策文本關聯問答服務
  7.5  細粒度知識挖掘與重組
    7.5.1  科技文獻自動綜述
    7.5.2  學術論文內容創新性智能評價

    7.5.3  科技文獻細粒度自助查新
  7.6  本章小結
參考文獻

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