提示对学习者自我生成教学过程和学习效果的作用

研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验3设置了关键词提示组、生成提示组和无提示组。结果发现关键词提示和生成提示的保持成绩好于无提示,生成提示的迁移成绩好于无提示。此外,关键词提示和生成提示可以促进学习者产生更多的概念单元。结论认为:(1)在自我生成教学时获得图片提示能促进知识保持,获得关键词提示能促进知识保持和迁移。(2)相比于被动获得提示,学习者主动生成提示更能促进知识迁移。(3)概念单元数量在提示影响学习效果中起中介作用。

基于TF-IDF算法的运营商客户投诉原因研究

针对运营商人工处理客户投诉工单高成本低效率问题,提出了一种基于TF-IDF算法的定量研究方法,旨在高效精准地识别客户投诉原因。选用Jieba分词,导入自定义词典和停用词列表,对运营商客户投诉工单进行关键词抽取,获取各类问题中TF-IDF值排名前6的关键词,输出关键词集。提高了关键词抽取的准确性和效率。此外,对比仅对文档集使用TF进行统计和使用TextRank算法的情况,突显了IDF的重要性及算法原理的差异。实验结果表明,光猫、路由器、机顶盒问题广泛存在于各类投诉中。针对这三类问题,为运营商提供了改进产品、服务的相关建议,对运营商集中治理、解决问题具有一定的实用价值。

“四大奇书”连称的关键词批评及阅读史意义

作为古代通俗章回小说一类重要的接受现象,历代读者尝试将《三国演义》《水浒传》《西游记》《金瓶梅》连称为“四大奇书”。基于特定的社会情境,“四大奇书”的连称往往会限定通俗章回小说各种意义符号被诠释的可能性与可行性,既限定世人批评行为的介入方式,亦影响世人诠释实践的逻辑。“四大奇书”的关键词批评不仅是一个批评论断,而且作为一类认知视角而存在,更是一种批评行为。它促成了一定的群体习惯,改变了读者阅读的理解途径与意见生成,最终形成一种阐释范式,反过来制约读者的自由阅读。探讨“四大奇书”连称的阅读史意义,既要注意历代文教生态之于文本阐释的群体性表达,亦应重视读者个体建构的艰难努力。

基于信息可视化的非线性超声研究现状及成熟度分析

基于信息可视化分析,对非线性超声的研究现状进行分析。检索Web of Science数据库,得到非线性超声相关文献4061篇。对关键词进行可视化分析及聚类分析,非线性超声领域关键词主要涉及6个方面,目前主要侧重于理论研究。对于应用范围,在微裂纹、结构监测等方面具有应用前景。对非线性超声的论文数及专利数进行技术成熟度分析,结果表明其处在技术发展的增长期。

胃肠间质瘤影像诊断及病理分析研究热点可视化分析

目的对比分析中外数据库中有关胃肠间质瘤(GIST)影像诊断及病理分析研究的侧重点和学科发展情况。方法本研究以GIST影像诊断及病理分析研究为例,统计了中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库有记录以来至2023年6月的文献发表、关键词等情况,利用趋势分析、关键词统计、基于文献可视化软件(VOSviewer)的热点分析等方法,对比分析两个数据库的文献研究热点。结果有关GIST的影像诊断及病理分析的研究自1993年出现,2010年以后研究热度在不断提高;CNKI数据库中的文献研究热点较为集中,主要为案例分析和诊断方法比较,而WOS数据库中的文献思路和关键词涉及领域则较为开阔,通常涉及较多医学相关领域,且包含大量病情分析、模型模拟、患病机制等研究难点。结论相较于WOS数据库,CNKI数据库中的相关文献在研究深度和主要关键词方面还存在一定的滞后性和局限性,有待进一步提升。

基于CiteSpace的河洛文化研究态势分析

河洛文化是中华民族的根文化和中国传统文化的源头。研究解读河洛文化,对于建设新时代中华民族精神家园,实现中华民族伟大复兴意义重大。基于SiteSpace科学文献计量知识图谱研究方法,以1984~2023年间中国知网收录的757篇河洛文化论文为研究对象,从“发文时间分布”“关键词共现”“关键词聚类”“关键词突显”4个方面,探究其发展历程与现状。目前,河洛文化研究虽然取得了一系列丰硕成果,但仍有需要深入拓展的学术领域。

条块关系:理解中国府际关系的一个核心概念

条块结构是我国政府组织体系的基本构成,条块关系是对中国府际关系的形象化、概念化和学理化表达,是当今中国公共管理实践和理论研究的热点问题。条块关系的演变发展与国家体制的建构及其改革同频共振,在推进国家治理体系与治理能力现代化的过程中,条块关系必将继续成为政府改革和公共治理的重要议题,清晰界定条块关系的内涵,系统梳理条块关系的主要争论,深化对条块关系的规律性认识,重要且迫切。从中国公共管理自主知识体系建构的视角解读中国特色条块关系,既要基于中国国家制度建设和政府改革实践的历史与现实,也要上升到公共管理研究的普遍性理论关怀。条块关系或将成为中国公共管理实践和研究贡献于公共管理普遍理论发展的重要内容。

关键词提取算法研究综述

关键词在医疗、教育、金融、农业及工业制造等领域得到快速发展与广泛应用,得益于其表征海量文本信息的主旨和核心内容。关键词提取成为开启领域研究的必要前置条件,是自然语言处理、知识图谱、系统对话等的关键基础研究热点问题。关键词提取技术和算法成为快速准确获取有效文本信息的关键所在,因而广大研究者对该领域进行了积极探索和应用。该文从现有关键词提取算法的主流流程出发,分析关键词提取过程;结合深度学习和传统机器学习在关键词提取中的应用特点,梳理并详细描述了现有关键词提取方法的计算特征及应用案例;针对提取流程,结合提取特征、典型文献、模型算法、方法描述等,分别分析了有监督提取、无监督提取和半监督提取方法的研究进程、算法机制、优势、局限性及应用场景;通过关键词提取的不同方法和案例给出关键词提取得分解析和评价策略;展望了关键词提取的半监督方法应用前景,以及在特征融合、领域知识及图谱构建中的研究方向和可能面临的挑战。

2021至2023年人工智能领域研究热点分析述评与展望

在当今数字化和智能化的时代背景下,人工智能(artificial intelligence,AI)已成为科技创新的重要引擎,总结探讨AI研究的最新趋势和未来发展方向具有重要的研究和现实意义.为此,对2021—2023年间在中国计算机学会(CCF)推荐的AI领域CCF-A类国际会议和期刊所发表论文的研究成果进行收集,并在此基础上采用文献计量学的方法论来通过关键词对研究热点进行分析,进行基于高频关键词分析研究热点、基于新增关键词分析研究趋势、基于引用量加权的关键词分析高影响力研究,可以梳理AI研究的主流方向、发现AI主要研究方向的相互联系和交叉融合的特点.此外,对当前研究热点如大语言模型(large language model,LLM)、AI驱动的科学研究(AI for Science)和视觉生成相关论文的关联热点进行分析,可以挖掘技术路径和方法论的演变,展现技术创新背后的科学理论和应用前景,从而进一步揭示AI研究的最新趋势和发展前景.

支持语义扩展的多关键词密文检索方案

现有的多关键词的检索研究集中在支持关键词的精确匹配,文中提出一个支持语义扩展查询的多关键词密文检索方案,基于信息内容计算方法同时考虑到关键词与文档的关系引入TF-IDF技术实现语义扩展;采用平衡二叉树的索引结构,使用安全k近邻算法加密索引向量和语义扩展查询向量,确保计算出准确的相关性得分,实现多关键词排序搜索。通过进行索引和陷门的机密性、查询无关联性等安全性分析表明,本文实现的检索方案是安全的,可以防止内部威胁。

网络舆情群体观点提取模型构建与实证研究——以生猪期现货网络舆情为例

[目的/意义]本文提出并构建群体观点提取模型,划分网络舆情群体观点的同时提取重点关键词展现群体观点的实质内涵,为舆情引导提供参考。[方法/过程]基于LDA主题模型与TextRank关键词模型构建群体观点提取模型,以生猪+期货为关键词抓取网络舆情数据为实验样本,计算最佳群体观点数量后进行群体观点划分,并提取核心关键词来体现观点的语义内涵。[结果/结论]基于LDA和TextRank的群体观点提取模型,能够较好地根据语义内涵划分群体观点并提取核心关键词,经过提取并排序后的关键词能够明确体现各个群体观点的核心语义内涵,有助于服务金融和舆情监管机构根据期现货市场行情、群体观点语义内涵以及数量峰值出现阶段合理开展舆情监控与引导工作。

空间关键字top-k查询的why问题

为提高空间关键字top-k查询的why问题处理效率,设计了一种名为WIR-tree的索引结构,以在访问非叶子结点下的子树之前,先估算其索引的所有对象与查询之间的空间距离和文本相似性的上限值,进而进行剪枝操作.此外,基于所构建的WIR-tree,提出了一种WSKQK算法,通过编辑距离递增方式枚举关键字集,并结合查询处理提早结束策略,加速空间关键字top-k查询why问题的整个处理过程.最后,通过与现有的基于setR-tree索引的BS算法进行对比实验,验证了所提方法的高效性和可扩展性.

美国在内部纷争中走到新的“十字路口”

At the beginning of 2023, the Eurasia Group, a US-based global political risk consultancy, named “the fragmentation of the United States” as one of the top ten global risks in 2023. Looking back at 2023, there is no better keyword to characterize the United States than “divided.”

基于时间的关键字路网路径规划

为了便于道路网距离的计算、对象文本信息和时间信息的组织和快速获取,改进G-Tree,在索引结构上增加时间戳和倒排序列相关信息,称包含时间戳和倒排序列相关信息的G-Tree为IGT-Tree.并基于构建的IGT-Tree设计了两种推荐算法:一种是基于时间的目标点查询算法,另一种是在目标点查询算法基础上的路径推荐算法.最后,在基于时间的关键字路网通过实验对比G-Tree的算法验证了所提算法的高效性.

基于VOSviewer等软件的党参多糖研究现状可视化分析

目的对党参多糖相关文献的研究现状、热点和趋势进行可视化分析。方法检索1987年1月1日至2023年7月9日Web of Science核心合集、中国知网、万方数据知识服务平台和维普网收录的党参多糖相关文献,应用VOSviewer 6.1.19等软件进行可视化分析。结果纳入研究的文献共411篇;涉及255个机构、1110位作者、208种期刊。International Journal of BiologicaI Macromolecules杂志发文量最多,《党参多糖对小鼠免疫和造血功能的影响》被引用量第一,发表论文最多的作者是山西医科大学的高建平。共有1288个关键词,主要形成8个关键聚类,主要关键词为提取工艺、抗氧化、抗肿瘤、免疫功能等。结论党参多糖的研究热度呈上升趋势,制备工艺及药理学研究是党参多糖的研究热点。

基于异构图和关键词的抽取式文本摘要模型

抽取式文本摘要使用一定的策略从冗长的文本中选择一些句子组成摘要,其关键在于要尽可能多地利用文本的语义信息和结构信息。为了更好地挖掘这些信息,进而利用它们指导摘要的抽取,提出了一种基于异构图和关键词的抽取式文本摘要模型(HGKSum)。该模型首先将文本建模为由句子节点和词语节点构成的异构图,在异构图上使用图注意力网络学习节点的特征,之后将关键词抽取任务作为文本摘要任务的辅助任务,使用多任务学习的方式进行训练,得到候选摘要,最后对候选摘要进行精炼以降低冗余度,得到最终摘要。在基准数据集上的对比实验表明,该模型性能优于基准模型,此外,消融实验也证明了引入异构节点和关键词的必要性。

Determining future high speed rail review topics through bibliometric analysis

As High Speed Rail(HSR)has proliferated globally,so has a related research field dedicated to exploring and addressing its unique issues.Yet,studies to understand and classify the HSR research domain are limited.This paper addresses the gap,using bibliometric analysis to identify future research areas and 20 candidate topics for literature review based on keyword analysis through VOSviewer.Article and review papers related to HSR published in the last 20 years(2003-2022)were retrieved from Scopus,and then analyzed to determine the split in knowledge between languages,the collaboration between countries and institutions,highly productive and cited journals,and research topics which have and have not been reviewed.Approximately 30%of the search results were published exclusively in Chinese,highlighting the importance of extending the evaluation to cover both languages.This is a novel aspect of the work,which has enabled the recognition of potential knowledge gaps.It is recommended that future reviews incorporate works in both languages,possibly through international collaboration.Institutions in China and other countries that are strong collaborators have been identified,as well as relevant,highly cited journals.

非物质文化遗产建档文献计量分析研究

非物质文化遗产是中华优秀传统文化的重要组成部分,其研究备受学者们关注,对非物质文化遗产建档文献的深入分析研究有利于研究知识的挖掘与共享利用,起到积极促进作用。该文以“非物质文化遗产建档文献”为研究对象,并分别将CNKI数据库和Web of Science(WOS)核心数据库作为中英文文献检索来源。重点从关键词及热点方面进行了计量分析,研究得知非物质文化遗产的研究大致经历“形成期—成长期—快速发展期”三个阶段,不同国家及地区的重视程度不一致,研究越来越细化,档案建立为保护非物质文化遗产研究提供重要依据和参考资料。

基于CiteSpace的蒙古族服饰研究进展的可视化分析

以中国知网(CNKI)数据库和Web of Science(WOS)为核心合集数据库,从中搜索近40年与蒙古族服饰研究密切相关的文献,并以之为研究对象,运用文献计量学软件CiteSpace对该研究主题的发文量、来源期刊、核心作者、研究机构、关键词共现与聚类、相关研究热点、突现词等进行可视化呈现和分析,采用关键词聚类分析法进行聚类分析,得到15个主题4大类别的聚类,生成关键词聚类、关键词突现等图谱。结果表明:蒙古族服饰相关研究自1983年开始,发文量总体呈波动上升态势;研究学者及学术机构具有明显的地域局限性;研究热点包括蒙古族历史发展与文化交融、服饰基本属性、文化传承发展和现代创新设计4个方面。多元服饰文化与现代科学技术相互交融的创新设计热潮是蒙古族服饰研究的未来发展趋势。

30年来基于计算机视觉的农业科技研究综述——以CNKI文献关键词词频分析为技术方法

[目的]计算机视觉技术被广泛应用于天文学、地质学、气象学、军事科学、医学、工农业生产等诸多领域,对我国农业科技及农业发展意义重大。[方法]以关键词词频分析为技术方法,筛选1993—2022年CNKI农业科技专辑中篇名含“计算机视觉”的文献,对获取的393条文献进行计量学分析,并综述国内30年来基于计算机视觉的农业科技研究成果、热点及发展态势。[结果]基于计算机视觉的农业科技研究高频关键词分布较为广泛,现有研究热点较多,研究领域、研究方法、研究技术等都在不断丰富和拓展。[结论]本研究可为后续农业科技方向的研究提供一定参考或借鉴,但还需不断探索基于计算机视觉的农业科技研究中的内在发展逻辑与深层理论关系。