基于隐含空间模型降维和LDA模型的学科主题识别研究

【目的/意义】现有学科研究主题的梳理多为领域专家的定性分析和学科学者的文献梳理,一定程度会由于研究思维的局限性和获取知识的片面性造成学科研究主题误判,为有效避免漏判误判现象的发生,提出识别模型。【方法/过程】首先,运用传统LDA模型分析主题特征词;其次,结合上下文语义信息进行中文分词,形成学科主题词库;最后,结合隐含位置聚类算法发现潜在社区,提高主题识别效果。【结果/结论】提出的方法一定程度上优化了主题挖掘算法在识别短文本主题的效果,消除主观意愿。由计算机自行分类并实现科学研究前沿主题的预测,揭示前沿领域的研究热点,为致力于研究前沿学科的新兴学者提供参考价值。

基于注意力增强与特征融合的中文医学实体识别

针对基于字符表示的中文医学领域命名实体识别模型嵌入形式单一、边界识别困难、语义信息利用不充分等问题,一种非常有效的方法是在Bret底层注入词汇特征,在利用词粒度语义信息的同时降低分词错误带来的影响,然而在注入词汇信息的同时也会引入一些低相关性的词汇和噪声,导致基于注意力机制的Bret模型出现注意力分散的情况。此外仅依靠字、词粒度难以充分挖掘中文字符深层次的语义信息。对此,提出基于注意力增强与特征融合的中文医学实体识别模型,对字词注意力分数矩阵进行稀疏处理,使模型的注意力集中在相关度高的词汇,能够有效减少上下文中的噪声词汇干扰。同时,对汉字发音和笔画通过卷积神经网络(CNN)提取特征,经过迭代注意力特征融合模块进行融合,然后与Bret模型的输出特征进行拼接输入给Bi LSTM模型,进一步挖掘字符所包含的深层次语义信息。通过爬虫等方式搜集大量相关医学语料,训练医学领域词向量库,并在CCKS2017和CCKS2019数据集上进行验证,实验结果表明,该模型F1值分别达到94.90%、89.37%,效果优于当前主流的实体识别模型,具有更好的识别效果。

OLE和Word对象模型在题库管理系统开发中的应用

以一个已经完成的试题库管理系统为基础,以复合文本的录入和试卷的生成为中心,对OLE技术和Word对象模型在该类系统开发中的应用进行了深入地探讨。首先概述了OLE在这类系统开发中的常用技术和Word对象模型,然后详尽地分析和比较了对象嵌入在数据录入中的3种应用方法及其优缺点,最后以模板为重点,深入探讨了OLE自动化和Word对象模型在试卷生成中的应用。同时,给出了部分应用在VB中的基本实现代码。

Word文档信息的智能提取技术

在对Word文档对象的分析基础上，介绍了Word文档信息的智能提取技术，该技术可以从Word文档中高效、快速地提取有用信息，对需要将Word文档中的信息自动录入数据库等系统的应用具有很强的实用性。

用VB、VBA增强Word97功能

本文应用 VB6 .0制作的动态链接库 (dll)、Word Basic,VBA在 Word97中自动形成文档 。

Word与AutoCAD开发技术在工程制图方面的应用

通过利用Word与AutoCAD的开放式结构,在VBA中制作宏及用AutoLISP语言编制绘图程序,开发出用户的专用菜单和图形库,可更方便地使用软件,减少重复工作,提高工作效率。

基于5T理论的图书馆文创高质量口碑推广体系构建研究

成熟完善的文创高质量口碑推广体系可有效支撑图书馆文创高质量口碑推广的持续创新发展。图书馆文创高质量口碑推广本质是一种口碑营销,可将营销学的5T理论应用于文创高质量口碑推广体系构建。基于5T理论,图书馆文创高质量口碑推广体系可划分为推广对象、推广主题、推广方式、推广融点、推广评价5个构建要素,并以要素为基础,构建其策略来实现图书馆文创高质量口碑推广体系构建。

从VFP试题库直接生成WORD文档试卷

:本文通过对一个示例的开发演示了数据库软件和字处理软件协同工作的一种情形 :从VFP启动WORD 。

Word和Excel在图书馆信息宣传中的应用

信息宣传应符合读者“求近、求方便”的心理 ,文章对某高校图书馆应用Word和

运用Word自带工具绘制化学图形的实践

从软件基本界面与基础图形绘制介绍着手,以流程图、曲线图、有机物结构简式和实验装置图等为例,介绍了利用微软公司Word 2013绘图工具绘制复杂化学矢量图形的创新方法和技巧,为化学图形制作提供了一种无需借助于其他软件的文档编辑途径。积累绘制的基本图形,创建图形模板库可以为后续的制图提供方便。

图书馆学研究方法演变的共词分析:关键主题和基本趋势

为分析我国图书馆学的研究方法,文章采用文献综述和共词分析方法,通过收集相关文献,分析和总结图书馆学研究方法的演变历程,并运用共词分析方法探索关键主题和基本趋势。运用共词分析方法对所收集的文献进行分析,主要包括以下步骤:(1)对文献进行预处理,包括去除停用词、词干化等;(2)构建共词矩阵,记录每个词与其他词的共现次数;(3)通过图形化展示和聚类分析等手段,识别出关键主题和基本趋势,如研究方法、研究对象、研究主题等。研究旨在通过共词分析方法,探究近三十年来图书馆学研究方法的演变和发展趋势,识别出关键主题和基本趋势,并为未来的研究提供借鉴和建议。

基于COOC的用户画像研究热点可视化分析

以在CNKI检索的以“用户画像”为关键词的文献作为研究对象,利用共词分析的方法,借助COOC、VOSviewer、UCINET等工具对用户画像的研究热点进行分析,并以可视化的形式呈现。用户画像的研究热点主要包括用户画像构建方法、精准化服务与个性化服务、阅读推广与精准推荐三个方面。

我国图书馆职业道德研究热点演进历程分析

图书馆职业道德是研究图书馆人的一门学问。图书馆人推动着图书馆的发展,随着时代的发展与技术的革新,图书馆学界对图书馆职业道德的要求也在不断改变。本文以图书馆职业道德相关论文为研究对象,融合内容分析法,以共词分析为基本的数据处理框架,揭示了我国图书馆职业道德自研究起始阶段到饱和阶段的演进历程和内容构成。目前,我国图书馆职业伦理研究日趋饱和,年研究数量呈负增长。为了图书馆职业道德的继续发展,有必要发现该领域发展颓势,针对其可能性问题进行总结归纳,以期通过研究不断发现图书馆职业道德发展新模式。

基于时空维度的国内高校图书馆阅读推广研究演化分析

阅读推广最终目的是希望能通过阅读提高人们的素养,使更多的人开始阅读、学会阅读、爱上阅读。文章基于时空维度和可视化的方法,通过主题词时区图、关键词聚类图、突变词三个角度来分析高校图书馆进行阅读推广研究的特点。结果表明,阅读推广研究与实践紧密结合,推广对象的需求研究、推广方式、推广内容等主题一直都是高校阅读推广研究的热点。新媒体与大学生、文化自信将是未来的研究热点。高校图书馆开展阅读推广研究有广泛的应用空间和实际需求,高校图书馆可以借此时机进一步推动阅读推广工作的进展。

方寸之间的字体设计——以字体“玉凌体”为例

中国汉字有着5000多年的历史,文字不仅承载着中华儿女的精神文明世界,也承载着中华儿女对生活最质朴的爱。受工业革命的影响,字体的发展随着电脑等智能设备的出现而出现了适用于智能设备的电脑用字,这使得字库字的出现成为必然。在字库字体的设计中不论是标题字的设计,还是正文字的设计细节处都是极为讲究的。这些字体细节处的不同变化让我们有了全新且不同的感受和体验。本文也以字体“玉凌体”为例,从中探讨字体设计的创新性、必然性。

基于知识图谱的智慧图书馆发展动态和主题探析

文章以北大核心和CSSCI收录的近5年智慧图书馆领域的文献作为数据来源,以期从宏观上把握国内智慧图书馆领域的研究状况,为进一步研究提供参考。运用知识图谱可视化方法,采用SATI,Ucinet,Excel等研究工具,分析并揭示了国内智慧图书馆领域的研究现状、研究热点及发展趋势。研究发现:年度文献发布量呈增长趋势;核心机构之间的合作较为松散,存在较大合作空间;围绕智慧图书馆的研究热点主要有智慧图书馆、智慧服务、人工智能等。基于技术、智慧服务、发展与建设、智慧馆员的智慧图书馆研究将成为未来的研究主题与发展趋势。

基于文本分析的宁波公共图书馆口碑评价研究

在文化产业与互联网融合日益密切的今天,图书馆作为重要的文化机构,分析图书馆的口碑评价能够了解读者的真实看法,有助于把握图书馆发展方向,更好地促进文化产业发展。该文以宁波地区公共图书馆为研究对象,选取大众点评网点评内容展开研究,运用ROST CM6软件对图书馆点评数据展开文本分析,运用高频词、语义网络和情感分析点评者体验感知,了解用户对公共图书馆的综合口碑评价。研究表明,公共图书馆总体上得到了用户的赞誉,具有较好的口碑,需要在馆舍环境、基础设施、馆藏资源及服务工作等多方面做好改进工作,以促进图书馆事业的发展。

Excel 2016实现共词分析的方法

以人工智能在医学领域应用文献分析为例,从数据收集和数据分析处理两个方面探讨比较使用Excel 2016与Excel 2010版本实现共词分析的方法。实践结果证明,采用Excel 2016共词分析法可以减少文献计量工作量,提高数据挖掘的效率,降低了技术使用门槛。

基于Leiden算法的我国图书情报领域人工智能应用研究热点演化与可视化分析

[目的/意义]考察Leiden算法在文献聚类中的应用,并梳理我国图书情报领域人工智能应用研究的相关论文,分析该领域的热点演化情况,以期为后续相关研究方向提供参考。[方法/过程]采用词频分析法、关键词共现网络与Leiden社区发现算法等方法进行数据分析,利用Tableau和Gephi对结果进行可视化,以识别我国图书情报领域人工智能应用研究热点演化;并与多维尺度分析的聚类结果对比,分析Leiden算法的可行性。[结果/结论]结果表明,Leiden算法社区探测划分准确性较高,国内图书情报领域人工智能研究热点集中在智慧图书馆、大数据、智慧服务、机器学习、深度学习、知识图谱等领域。

基于字典和jieba库的“党的二十大报告”词频分析

在“Python程序设计”课程中,字典的概念和应用是一个难点。结合字典功能和jieba库对“党的二十大报告”进行词频分析,针对直接统计结果的不足,通过词语替换改进程序达到了较好的效果,并利用Matplotlib库对统计结果进行了直观显示。通过以上实际案例编程,有利于学生掌握字典的概念和应用,以及统计结果的可视化。