生成式情报学术语自动抽取与多维关联知识挖掘研究

情报学术语承载了情报学科基础知识与核心概念。从概念维度梳理与分析情报学术语对推动学科发展、助力下游知识挖掘任务具有重要意义。面对数量快速增长的科技文献,自动术语抽取替代了人工筛选,但现有方法严重依赖大规模标注数据集,难以迁移至低资源场景。本文设计了一种生成式情报学术语抽取方法(generative term extraction for information science,GTX-IS),将传统基于序列标注的抽取式任务转化为序列到序列的生成式任务。结合小样本学习策略与有监督微调,提升面向特定任务的文本生成能力,能够在低资源有标签数据集场景下较为精准地抽取情报学术语。对于抽取结果,本文进一步开展了情报学领域术语发现及多维知识挖掘。综合运用全文科学计量与信息计量方法,从术语自身、术语间关联、时间信息等维度,对术语的出现频次、生命周期、共现信息等进行统计分析与知识挖掘。采用社会网络分析方法,结合时间维度特征,从术语角度出发,完善期刊的动态简介,探究情报学研究热点、演变历程和未来发展趋势。本文方法在术语抽取实验中的表现超越了全部13种主流生成式和抽取式模型,展现出较强的小样本学习能力,为领域信息抽取提供了新的思路。

情报学术语研究初探

一、什么是情报学术语研究术语是各门学科领域内的专门用语,是用来表示概念的词或词组。术语所表示的概念是对事物或现象的本质属性的客观反映。术语研究是指收集处理和传播术语资料的全部活动。情报学术语研究就是指收集、处理和传播情报学术语的全部活动。就是通过分析各种情报学文献,收集情报学术语,而后对术语进行分析和分类,最终形成情报学术语体系网络并加以传播。