植物领域知识图谱构建中本体非分类关系提取方法

采用本体学习的方法,以百度百科植物类词条内容的非结构和半结构化中文文本信息作为语料进行处理。使用一种有指导的基于依存句法分析的词汇-语法模式来获取植物领域的概念、分类和非分类关系,并分别利用基于词表过滤的方法和给模式添加限制的方法,较大程度地提高了关系抽取的精确度,完成在轻量级本体的基础上自动构建重量级本体。该方法建立了一个特定领域语料的概念层次,提高了最具代表性的分类和非分类关系的发现,并使用OWL语言形式化表达抽取结果。实验表明,该方法在非分类关系抽取上取得了较好的结果,为该领域知识图谱构建奠定了基础。

面向非结构化文本的开放式实体属性抽取

从非结构化文本中抽取给定实体的属性及属性值,将属性抽取看作是一个序列标注问题.为避免人工标注训练语料,充分利用百度百科信息框(Infobox)已有的结构化内容,对非结构化文本回标自动产生训练数据.在得到训练语料后,结合中文特点,选取多维度特征训练序列标注模型,并利用上下文信息进一步提高系统性能,进而在非结构化文本中抽取出实体的属性及属性值.实验结果表明:该方法在百度百科多个类别中均有效;同时,该方法可以直接扩展到类似的非结构化文本中抽取属性.

期刊论文引用中文Wiki网络百科的统计与分析

对2006～2012年间引用Wiki模式中文网络百科词条的中文期刊论文数量进行了统计,从论文数量、引用的单位、论文所在的学科、论文所在的期刊等方面分析了数量分布情况,并通过抽样方法分析了学术文献引用网络百科词条的内容和动机。结果标明网络百科在学术活动中的影响力正在逐步攀升,越来越多的学术作者借鉴了其中的概念、数字和内容支撑自己的观点,但没有学者在引用时质疑词条中的内容,这一现象在社会科学领域更为明显。

基于百度百科的农业专业词汇自动获取方法研究

提出了一种利用百度百科来自动获取农业领域词汇的方法,将领域词汇的自动获取问题转化为网页分类问题,提高了领域词汇获取的正确率。同时提出了一种近似最优策略来迭代提交分类标签,用最小代价获得尽量多的农业词汇。实验证明了此方法的有效性。

中文维基类百科施引文献分布与词条著录研究

概述了维基类百科的发展历程和学术价值,分析了施引文献分布及词条著录情况,提出了维基类百科在学术价值提升、词条著录和质量控制方面的建议。

百度百科词条生产效率的评价

大众生产是一种新的知识生产方式,百度百科是一种典型的大众生产产品。从系统的观点来看,生产该产品的百度百科社区就是一个人类活动系统。本文利用DEA方法,以"管理理论"分类为例,对百度百科的词条生产效率进行分析,通过分析得出了有关百度百科词条效率的有关结论以及改进的建议。

网络互动“百科全书”的编辑规范探讨

以百度百科为例,通过对比传统辞书的编辑规范,探讨基于网络平台的互动百科全书正在形成的编辑规范及其特点,具体分为道德规范、工作规范、技术规范三个方面。指出网络互动百科全书在年轻网民中有广泛影响,但网络词条的内容存在不足。如何完善网络词条的编辑规范并建立相应的评价标准,应该引起传统辞书出版界以及百度词条使用者的关注。

网络百科用户协同创作的互动机制研究——以百度百科贴吧为例

网络百科是一种开放式的海量知识生产平台,其所采用的用户协同创作模式对大众化知识生产具有较强的借鉴价值。而用户协同创作的关键因素是用户之间的互动,在对网络百科用户协同创作的互动模式、互动角色、互动过程和内部互动机制进行综述的基础上,以百度百科贴吧为实证研究平台,采用社会网络分析方法,对百度百科贴吧群体的互动结构、关系链接及核心成员角色等进行了分析,归纳出其在互动方面的现状和不足,并给出相应的建议。

南京大屠杀的在线知识生产——以百度百科“南京大屠杀”词条的版本修改为例

百度百科是网民经常使用的网络工具平台，百度百科的“南京大屠杀”词条，无疑会影响到他们对“南京大屠杀”的认知和理解。通过对“南京大屠杀”词条的分析可以发现：“南京大屠杀”词条的版本结构已经成型；“南京大屠杀”词条的内容修改，主要集中于南京大屠杀遇难同胞人数、日军暴行、南京大屠杀的责任、南京大屠杀的史实证据等方面；“南京大屠杀”词条在国际视野、核心内容、修改动机、专业权威等方面都存在着一些问题。因此，需要进一步加强版本修改的国际视野，建立版本修改的长效机制，完善版本内容的核心元素，加强版本内容的专业权威性，实现内容的专家化生产。

基于百度百科的教育技术学词条开放分类方法研究

通过精确的受控词汇表结合大众分类法,设计了百度百科教育技术学词条开放分类系统,以达到教育技术学词条的开放分类标签更加规范、科学和有序。

大学生使用百度百科和中文维基百科的调查比较——以南京高校为例

百度百科和中文维基百科具有较多的相似性。大学生是百度百科和中文维基百科的主要用户。通过对南京地区大学生使用百度百科和中文维基百科的现状进行的调查与比较,揭示了两者的功能特点及其存在的不足之处,在此基础上,对编辑者提出了改进建议,希望其能更好地为用户提供服务。

用户就绪和知识贡献研究——以百度百科虚拟社区为例

用户参与知识贡献是虚拟社区价值产生的重要来源和支撑。现有基于动机视角的研究,难以全面具体地解释个体参与知识贡献和信息分享的行为。通过引入就绪理论,研究发现用户参与知识贡献的动机、能力和角色清晰性正向显著地影响个体进行知识贡献的意向。此外,用户就绪三个维度之间的关系并非是孤立的,存在交互和强化影响,即能力和角色清晰性能强化动机和知识贡献之间的关系。

虚拟社区和用户参与知识贡献研究:就绪和努力的视角

随着互联网对消费者日常生活的渗透,大众合作成为一种典型的共享式知识生产模式,因此,在网络情境下,用户参与虚拟社区的知识贡献行为,直接影响着社区的经济价值和发展趋势。基于文献回溯,分析了用户参与知识贡献的影响要素和内在逻辑机制。通过对百度百科虚拟社区用户的问卷调查,基于结构方程模型,研究结论如下:第一,用户就绪能够很好地诠释知识贡献行为,即用户的动机、角色清晰性和能力正向影响其参与知识贡献的倾向。第二,用户就绪要素对知识贡献的影响并非是直接的,用户努力起着中介作用,即用户努力的强度和目标承诺性中介了用户就绪和知识贡献之间的关系。第三,用户就绪三要素的影响路径、机制和强度并非是相同和对称的。具体而言,用户动机通过努力强度和目标承诺性影响知识贡献意向;用户能力通过努力强度影响知识贡献意向;用户角色清晰性通过目标承诺性对知识贡献产生影响。

基于TextCNN的政策文本分类

多标签文本分类现在已经成为自然语言处理中的核心任务之一,它的目的是从多个候选标签中使用最相关的标签来注释文档。该文的研究是在文本分类的基础上,以TextCNN神经网络作为基础分类框架,介绍了在自建数据集上进行基于改进的TextCNN的多标签分类任务。通过爬虫来获取全国各个地市的政策文本数据,构建了一个全新的政策类数据集,对数据进行预处理,利用改进后的TextCNN神经网络来训练模型对数据进行多标签分类,经过实验对比测试,改进后的TextCNN结合百度百科词向量在自建数据集上达到了较好的分类效果。

基于百度百科多特征信息的词汇相似度计算

作为自然语言理解的一项基础工作,词汇语义相似度度量一直是研究的重点。语义相似度度量本身是一个中间任务,它是大多数自然语言处理任务中一个必不可少的中间层次,在自然语言处理中有着广泛的应用,如词义消歧、信息检索以及机器翻译等。论文提出了一种新的基于百度百科词条信息的词汇相似度计算方法。该方法经由百科名片、词条正文,开放分类和相关词条四个部分的内容,分别计算出它们之间的相似性值,以此来获得一对词汇间的整体相似性。经试验证明,在Words-240数据集上,论文方法在词汇相似度计算上,准确率更高。

互动认知视角下网络百科协同创作机理研究

对网络百科协同创作机理的研究有助于深化对群体协作模式的认知和理解。从互动认知视角出发,基于皮亚杰建构主义理论,构建网络百科协同创作系统的协同演化模型,并重点分析认知差异在系统演化中的作用机理。在此基础上,以百度百科词条——NBA为例,选取2008~2019年月度时间序列数据,采用向量自回归模型,对认知差异、群体规模和信息质量间的联动性进行实证分析。研究表明:认知差异是网络百科协同创作系统的内驱力,对群体规模和信息质量存在显著的正向影响;中等程度认知差异对群体规模和信息质量的影响最显著。

基于网络知识百科的情感语义抽取研究

针对情感词汇语义关系抽取缺乏问题,提出一种简单有效地利用网络知识百科抽取情感词汇语义关系的方法。情感语义关系抽取采用的是递归算法,选用网络百度百科数据源为百度汉语,抽取内容包括情感词汇、情感词汇的同义词和反义词两种情感语义关系。其次,利用抽取出的情感词汇语义关系和现有倾向词典自动扩展标注情感词汇的情感倾向。该方法有效地构建了中文情感词汇语义关系,抽取结果和现有情感词典相比提高了情感词汇数量。同时,基于现有情感词典和抽取的情感词汇间语义关系,实现了快速地扩展情感词语的倾向标注。实验结果表明,抽取获得了2万多个中文情感词汇及其语义关系,并通过情感词汇语义关系实现对抽取词汇的情感倾向扩展标注,准确率达到78.1%。

网络百科全书现状分析与应用研究

目前,网络百科全书被越来越多的人所接受。文章根据对网络百科全书现状的研究以及与传统百科全书的对比,分析了网络百科全书的优势与缺陷,并对网络百科全书未来的发展提出了有建设性的建议。

百度百科信息组织方式分析

百度百科是百度公司推出的一部成功的网络百科全书,研究其信息组织方式具有一定的实际意义。在明确百度百科的信息组织对象的基础上,研究了百度百科信息组织的方式,以期对网络信息组织活动的研究有一些启发和帮助。

用户可见性对大众生产的影响机制研究

本文以百度百科为例,采用网络民族志与参与式观察法,从可见性视角探讨大众生产何以可能。研究发现,大众生产平台通过规则设定再分配用户活动数据,使用户可见性差异化。差异化可见建构出生产者与浏览者间以“看见”与“被看见”为形态的弱关系和生产者间以“竞争”“合作”为形态的强关系。强弱关系赋予用户生产以意义,构成用户投身生产的三种动力:因“观看关系”而强化的生产优质内容动力、基于“竞争关系”的生产更多内容的动力和基于“合作关系”的持续生产动力。“用户可见性—关系—动力”环环相扣,成就欣欣向荣的大众生产图景。本研究展现出多向度“关系”在解释大众生产机制中的张力,打破了平台—用户二者之间“控制—被控制”的二元论的局限。