检索结果-南通市图书馆

基于语义感知孪生网络模型的裁判文书论辩关系抽取研究

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情报科学 2024年

作者：王义真欧石燕沈雪莹南京大学信息管理学院

【目的/意义】为实现裁判文书论辩关系的自动抽取，以帮助理解案件的法律推理和裁判过程，进而推动法律领域文本分析的研究与发展。【方法/过程】本文根据所构建的裁判文书论辩关系语料库，提出了一种双向注意力驱动的语义感知孪生神经... 详细信息

【目的/意义】为实现裁判文书论辩关系的自动抽取，以帮助理解案件的法律推理和裁判过程，进而推动法律领域文本分析的研究与发展。【方法/过程】本文根据所构建的裁判文书论辩关系语料库，提出了一种双向注意力驱动的语义感知孪生神经网络模型（BAD-SPS），将论辩关系抽取任务建模成文本匹配任务。模型利用BERT分别对输入的论辩元素对进行编码，再经过白化操作去除特征间的相关性简化特征表示，然后引入双向注意力机制进一步加强论辩元素间的语义交互，从而提升模型对论辩元素结构的理解能力。最后将模型同时处理裁判文书中论辩关系抽取的两大子任务：论辩关系检测和论辩关系分类。【结果/结论】BAD-SPS模型相较于基准模型，在论辩关系检测数据集2上的F1值提升显著，达到11.02。同样，在论辩关系分类数据集D上，其F1值也实现了10.59的显著提升。实验结果表明该模型在准确理解和识别论辩关系方面的有效性。【创新/局限】本研究针对裁判文书中的论辩关系探索了基于语义感知孪生网络模型的裁判文书论辩关系抽取模型，能够实现裁判文书中论辩关系的自动化抽取，后续有待在更多民事案由上进行泛化实验。

关键词：裁判文书论辩关系抽取论辩关系分类孪生网络注意力机制

古代战争知识图谱构建与应用——以宋元时期为例

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图书馆论坛 2024年第8期 90-101页

作者：卢彤彤欧石燕李昕尉沈雪莹南京大学信息管理学院

文章旨在利用知识图谱的理念和技术对战争史文献资源进行语义化组织和描述，将非结构化战争文本转变为以事件、人物、时间和地点等多维信息数字化呈现的知识图谱，方便研究者进行更深层次的探索。文章采用Event Ontology构建战争本体语... 详细信息

文章旨在利用知识图谱的理念和技术对战争史文献资源进行语义化组织和描述，将非结构化战争文本转变为以事件、人物、时间和地点等多维信息数字化呈现的知识图谱，方便研究者进行更深层次的探索。文章采用Event Ontology构建战争本体语义模型，基于模式匹配和预训练模型抽取战争事件涉及的人物、时间、地点等命名实体，利用Neo4j和Gephi存储、呈现和挖掘战争知识图谱；以战争事件为核心将分散的战争史资源整合起来，形成一个互联、立体、多维的知识图谱，使这些资源更容易被访问和利用。该本体没有关联同时期的政治、经济等内容，语义模型有待进一步优化。

关键词：事件本体宋元时期战争知识图谱

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面向被引片段识别的改进混合方法

数据分析与知识发现 2023年第1期7卷 113-127页

作者：聂维民欧石燕南京大学信息管理学院南京210023

【目的】“无监督排序+分类”模式的两阶段混合方法存在无监督排序可靠性较低、分类得到的被引句数量不稳定问题,并且被引片段的识别粒度仅限于单句。本研究对混合方法中的上述问题予以改进以提高其性能,同时解决不同粒度被引片段的识... 详细信息

【目的】“无监督排序+分类”模式的两阶段混合方法存在无监督排序可靠性较低、分类得到的被引句数量不稳定问题,并且被引片段的识别粒度仅限于单句。本研究对混合方法中的上述问题予以改进以提高其性能,同时解决不同粒度被引片段的识别问题。【方法】提出一种面向被引片段识别的改进混合方法,在第一阶段采用有监督排序从所有被引文献句中筛选出候选被引句,在第二阶段通过回归方法确定最终被引片段。此外,引入包含不同数量连续句子的n元句输入方式以及组内标准化方法以识别不同粒度的被引片段。【结果】在CL-SciSumm 2019和2020竞赛语料测试集上进行测评,本研究所提改进混合方法的句子重合度F1值为0.167;以3元句为输入,采用组内Z值标准化,其句子重合度F1值由0.083提高到0.158。【局限】未使用被引文献句的位置特征;在下游任务中的应用尚待探索。【结论】本研究所提改进混合方法在被引片段识别粒度为单句和多个连续单句时均取得良好效果。

关键词：科学文献被引片段有监督排序回归组内标准化

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基于论证结构的科学论文内容呈现模式研究

情报理论与实践 2022年第10期45卷 155-163页

作者：牛丽慧欧石燕南京大学信息管理学院江苏南京210023 武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072

[目的/意义]科研人员在写作和阅读科学论文时分别扮演着作者与读者两类不同角色,对科学论文内容存在不同程度的语义解构。目前的出版平台主要是从作者写作角度呈现科学论文内容,缺乏适应读者阅读的科学论文内容呈现模式。[方法/过程]为... 详细信息

[目的/意义]科研人员在写作和阅读科学论文时分别扮演着作者与读者两类不同角色,对科学论文内容存在不同程度的语义解构。目前的出版平台主要是从作者写作角度呈现科学论文内容,缺乏适应读者阅读的科学论文内容呈现模式。[方法/过程]为了弥补这一研究空白,文章提出了基于论证结构的科学论文内容呈现模式。首先从读者阅读角度,在图尔敏论证模型基础上构建了科学论文通用论证结构模型;然后以化学领域的科学论文为样本,采用内容分析法对该模型的学科适用性进行了验证,并基于该模型设计了基于论证结构的科学论文内容呈现模式;为了评估该呈现模式的可用性,将其与目前新兴的面向语义出版的RichHTML论文内容呈现模式进行了用户对比测评。[结果/结论]实验结果表明,与RichHTML呈现模式相比,基于论证结构的呈现模式显著降低了读者获取科学论文主旨大意的阅读时间,提高了获取主旨大意信息的准确性以及用户满意度。

关键词：论证结构科学论文呈现模式科学阅读可用性测评

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引用文本自动分类及其应用研究

图书情报工作 2022年第16期66卷 125-136页

作者：欧石燕凌洪飞南京大学信息管理学院南京210023

[目的/意义]基于被引频次的传统引文分析法将所有引用同等看待,未能有效区分不同引用之间的差异.采用机器学习和自然语言处理技术对引用文本从不同角度进行自动分类,能够深入揭示文献之间深层次的引用关系.[方法/过程]首先对引用文本自... 详细信息

[目的/意义]基于被引频次的传统引文分析法将所有引用同等看待,未能有效区分不同引用之间的差异.采用机器学习和自然语言处理技术对引用文本从不同角度进行自动分类,能够深入揭示文献之间深层次的引用关系.[方法/过程]首先对引用文本自动分类方法进行探索,采用传统机器学习和深度学习技术从引用功能和引用情感两个角度分别构建自动分类器.在此基础上,对计算机领域的1 738篇科学论文和一篇高被引论文的4 132篇施引文献两个语料集进行引用内容分析.[结果/结论]引用功能和引用情感间存在一定的相关性,并在论文中存在明显的位置分布特征;不同学科的施引文献对同一篇论文的引用在功能和情感上均存在显著差异.

关键词：引用文本自动分类引用内容分析引用功能引用情感

科学文献知识单元抽取及应用研究:梳理与展望

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情报理论与实践 2022年第12期45卷 195-207页

作者：沈雪莹欧石燕南京大学信息管理学院江苏南京210023

[目的/意义]知识单元作为人类控制和管理知识的基本单元,是科学文献内容的基本组成成分。通过对知识单元抽取技术和应用研究进行梳理与总结,探索知识单元相关研究未来发展方向,以便更好地实现对科学知识的发掘和利用。[方法/过程]采用... 详细信息

[目的/意义]知识单元作为人类控制和管理知识的基本单元,是科学文献内容的基本组成成分。通过对知识单元抽取技术和应用研究进行梳理与总结,探索知识单元相关研究未来发展方向,以便更好地实现对科学知识的发掘和利用。[方法/过程]采用文献调研法,通过人工对相关文献进行阅读和分析,从知识单元抽取和应用两个视角对科学文献中知识单元相关研究进行梳理和总结。[结果/结论]目前,知识单元抽取的准确性和智能性还有待于进一步提高,未来研究可关注新兴深度学习技术在知识挖掘中的应用;当前知识单元的应用主要包括科学知识图谱构建、学术评价和知识演化分析,未来研究可进一步探索知识单元更多的应用场景,包括基于引文内容的知识单元评价、基于知识图谱的学术文献创新性评价和基于知识单元的跨学科知识流动分析等。

关键词：知识抽取知识单元知识实体科学文献

科学论文的体裁结构呈现模式及其可用性测评研究

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情报科学 2023年第2期41卷 86-94页

作者：牛丽慧欧石燕南京大学信息管理学院江苏南京210000 武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430000

【目的/意义】科学论文是科学交流的主要载体,但由于科学论文数量的激增给科研人员的有效科学交流带来了一定困难。本文旨在从提高科研人员阅读效率的角度构建符合科研人员阅读需求的科学论文呈现模式,以提高科研人员的科学交流效率。... 详细信息

【目的/意义】科学论文是科学交流的主要载体,但由于科学论文数量的激增给科研人员的有效科学交流带来了一定困难。本文旨在从提高科研人员阅读效率的角度构建符合科研人员阅读需求的科学论文呈现模式,以提高科研人员的科学交流效率。【方法/过程】在本研究中,我们首先基于前人针对不同学科领域科学论文的体裁分析研究成果,提出了面向实验型科学论文的通用体裁结构,然后以化学领域的科学论文为样本,采用内容分析法验证了该体裁结构的学科适用性。最后,根据该体裁结构设计了科学论文体裁结构的呈现模式,并采用用户测评法评估了该呈现模式的的可用性。【结果/结论】实验结果表明,该呈现模式能够显著降低总阅读时间,提高获取信息的准确性及用户的主观满意度。【创新/局限】本研究从读者阅读需求的角度出发,提出了新的科学论文内容呈现模式,在一定程度上提高了读者的阅读效率。

关键词：科学论文科研人员科学阅读阅读行为体裁结构内容呈现

古代战争知识图谱构建与应用——以宋元时期为例

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图书馆论坛 2023年

作者：卢彤彤欧石燕李昕尉沈雪莹南京大学信息管理学院

文章旨在利用知识图谱的理念和技术对战争史文献资源进行语义化组织和描述，将非结构化战争文本转变为以事件、人物、时间和地点等多维度对战争知识进行数字化呈现的知识图谱，方便研究者进行更深层次的探索。以Event Ontology为基础构... 详细信息

文章旨在利用知识图谱的理念和技术对战争史文献资源进行语义化组织和描述，将非结构化战争文本转变为以事件、人物、时间和地点等多维度对战争知识进行数字化呈现的知识图谱，方便研究者进行更深层次的探索。以Event Ontology为基础构建战争本体语义模型，基于模式匹配和预训练模型抽取战争事件涉及的人物、时间、地点等命名实体，利用Neo4j和Gephi存储、呈现和挖掘战争知识图谱。最终以战争事件为核心将分散的战争史资源整合起来，形成一个互联的、立体的、多维的知识图谱，使这些资源更容易被访问和利用。该本体没有关联同时期的政治、经济等内容，语义模型有待进一步优化。

关键词：事件本体宋元时期战争知识图谱

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面向主题模型的主题自动语义标注研究综述

数据分析与知识发现 2019年第9期3卷 16-26页

作者：凌洪飞欧石燕南京大学信息管理学院

【目的】对面向主题模型的主题自动语义标注方法进行总结与评述,以促进主题模型的发展与应用。【文献范围】在Web of Science和CNKI数据库中分别以“Topic Labeling OR Topic Labelling OR Topic Tagging ORTopicIndexing”和“主题模型... 详细信息

【目的】对面向主题模型的主题自动语义标注方法进行总结与评述,以促进主题模型的发展与应用。【文献范围】在Web of Science和CNKI数据库中分别以“Topic Labeling OR Topic Labelling OR Topic Tagging ORTopicIndexing”和“主题模型AND(标注OR标签)”等检索式进行检索,通过手工筛选获得代表性文献57篇。【方法】对相关论文进行深入阅读与分析,以主题标注过程中主题标签的生成来源为线索,对已有方法进行分类与比较分析。【结果】面向主题模型的主题自动语义标注包括候选标签生成与排序两个主要步骤,根据候选标签的生成来源可分为依靠自身语料库和依靠外部语料库两类方法。【局限】目前该领域的研究还不是很丰富,分析与评述不够系统和全面。【结论】该领域的研究仍具有较大探索空间,面向社交媒体内容的主题语义标注是未来研究方向,可结合更丰富的知识库并采用深度学习技术进行改进提升。

关键词：主题语义标注概率主题模型隐含狄利克雷分布