图书馆自动问答系统的设计与实现

数字和智能化发展已经成为高校图书馆建设的重点方向,而参考咨询作为高校图书馆服务的重要组成部分,它的智能化建设有助于更好的服务于师生和学术知识的传播。本研究以武汉大学图书馆为对象,根据现有问答语料特点和武汉大学图书馆特有的业务场景需求,构建了图书馆领域自动问答系统,系统创新性在于多技术模块的融合以及业务和学术知识的抽象和表征。本文从系统的架构设计出发,对各功能模块应用的技术和实现进行了介绍。

面向智能问答的图书馆参考咨询知识库体系设计及构建

[目的/意义]高校图书馆参考咨询服务有助于师生更好的获取图书馆资源,构建基于知识库的智能问答系统可以提升参考咨询服务的效率。[研究设计/方法]以武汉大学图书馆为对象,根据实际问答需求改良传统的单一形式知识库,构建多源数据融合的知识库,并引入知识图谱,探索其在参考咨询问答中的应用。[结论/发现]融合多种知识表现形式的异构知识库适用于图书馆业务咨询、学术搜索咨询和通用问答三个主要场景,不同知识存储形式实现了多场景下的多业务融合处理,是问答系统展现的重要组成部分,可实现图书馆咨询问答服务自动化智能化的目标。[创新/价值]针对常见问答搭建了业务咨询场景的语义网络,充分利用高校图书馆学术知识富集的特点对学术领域实体和实体间的关联关系进行表征,解决了图书馆参考咨询结构化和非结构化并存的场景应用难题,实现图书馆参考咨询智能问答系统的知识库构建。

基于项目群的电力信息化项目管理方法研究与应用

随着现代电力企业确立的信息化项目数量及规模日益增加,电力信息化项目管理越发复杂、经营风险日益增多,客观上要求企业的信息化项目管理向数据化、精益化、高质量方向加快转变,实现对项目更为精准的监测、分析和预警。

网站新闻人物图像情感倾向研究

【目的/意义】对网站新闻图像情感进行识别可以追踪时事热点及舆情分析,还可以为企业、政府等机构提供重要决策依据。【方法/过程】以GDELT Project提供的VGKG(全球视觉知识图)新闻事件图像数据库作为原始数据来源,抽取霍芬顿邮报、英国广播公司、福克斯新闻频道、美国有线电视新闻网、路透社、彭博社六个新闻网站2017年1月报道的18203条新闻中34401张人物图像,对图像情感倾向进行计量分析。【结果/结论】研究结果表明:六个主流新闻网站图像中人物面孔识别非常清晰,拍摄角度以正面拍摄为主,且图像的情感倾向于较平淡和冷静。说明新闻中的图像既较为客观真实地报道了新闻事实,又较好地正面引导了舆论,本文为网站新闻人物图像情感倾向应用研究提供了一定的理论和技术基础。

基于多模态特征融合的社交媒体虚假新闻检测

【目的/意义】社交媒体在改变新闻传播以及人类获取信息方式的同时,也成为了虚假新闻传播的主要渠道。因此,快速识别社交媒体中的虚假新闻,扼制虚假信息的传播,对净化网络空间、维护公共安全至关重要。【方法/过程】为了有效识别社交媒体上发布的虚假新闻,本文基于对虚假新闻内容特征的深入剖析,分别设计了文本词向量、文本情感、图像底层、图像语义特征的表示方法,用以提取社交网络中虚假新闻的图像特征信息和文本特征信息,构建多模态特征融合的虚假新闻检测模型,并使用MediaEval2015数据集对模型性能进行效果验证。【结果/结论】通过对比分析不同特征组合方式和不同分类方法的实验结果,发现融合文本特征和图像特征的多模态模型可以有效提升虚假新闻检测效果。【创新/局限】研究从多模态的角度设计了虚假新闻检测模型,融合了文本与图像的多种特征。然而采用向量拼接来实现特征融合,不仅无法实现各种特征的充分互补,而且容易造成维度灾难。