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GML模式匹配算法

武汉大学学报（信息科学版） 2004年第2期29卷 169-174页

作者：关佶红虞为安扬武汉大学空间信息与数字工程研究中心武汉市珞喻路129号430079

提出了一个面向空间信息集成的GML模式匹配算法 ,其核心思想是将GML模式转化成树状结构 ,通过测度两个树状结构的相似度来判断两个对应模式的匹配程度。在GML规范基础上 ,给出了GML模式的匹配算法和匹配器结构 ,并实现了相关算法。

关键词： GML 模式匹配算法空间信息集成

融合知识图谱的中文医疗问答社区自动问答研究

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数据分析与知识发现 2023年第3期7卷 97-109页

作者：王寅秋虞为陈俊鹏江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 南京大学信息管理学院南京210023 南京财经大学信息工程学院南京210023

【目的】结合专业医疗知识图谱,提高答案选择模型对于中文医疗社区问答识别的准确率,为当前的网络中文医疗问答社区提出能够更好地判断答案可靠程度的方法。【方法】在应用混合神经网络(融合RNN和多尺度CNN捕捉上下文以及局部信息)的答... 详细信息

【目的】结合专业医疗知识图谱,提高答案选择模型对于中文医疗社区问答识别的准确率,为当前的网络中文医疗问答社区提出能够更好地判断答案可靠程度的方法。【方法】在应用混合神经网络(融合RNN和多尺度CNN捕捉上下文以及局部信息)的答案选择模型基础上,构建专业医疗知识图谱并融合实体以及关系嵌入丰富问答文本的语义信息,结合问答对注意力机制,最终获取问答对相似度并筛选得分最高的作为候选答案。【结果】在cMedQA2.0数据集上,相较于没有融入知识图谱实体关系嵌入的混合神经网络模型,本文模型答案选择的Top-1准确率提高了2.3个百分点,达到62.2%,证明了在医疗问答文本中引入专业知识图谱信息对于答案选择效果提升的有效性。【局限】使用的医疗知识图谱体量较小,只包含医疗社区问答中常见的实体,还有大量的医疗实体与关系未能包含其中,医疗实体关系的不完备在面对冷门问题时可能会影响答案选择的效果。【结论】通过结合中文医疗的专业知识图谱和深度学习模型,不断完善答案选择技术,不仅能够帮助有医疗咨询需求的人群在问答社区获取可靠的医疗建议,还能够实现网络医疗社区信息质量监测和医院门诊减负。

关键词：问答社区深度学习答案选择知识图谱

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基于人格预测模型的虚假新闻检测方法

数据分析与知识发现 2024年

作者：吴奇虞为陈俊鹏江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京财经大学信息工程学院

【目的】从评论文本中挖掘人格信息提升虚假新闻检测模型的效率和准确性。【方法】BERT模型学习新闻与评论文本特征，基于BERT模型训练的人格预测模型学习评论用户的大五人格特征，使用新闻与评论文本特征和人格特征预测真假新闻。【结... 详细信息

【目的】从评论文本中挖掘人格信息提升虚假新闻检测模型的效率和准确性。【方法】BERT模型学习新闻与评论文本特征，基于BERT模型训练的人格预测模型学习评论用户的大五人格特征，使用新闻与评论文本特征和人格特征预测真假新闻。【结果】在部分微博公开数据集上进行实验，结果显示人格特征的加入能够提升虚假新闻检测的准确率（+1.96%，90.76%）和F1值（+1.51%，90.60%）。【局限】使用人格预测模型需要一定数量的评论文本，并且模型的可解释性还需要进一步提升。【结论】评论用户的人格特征能够有效提升虚假新闻的识别准确率和F1值。

关键词：虚假新闻检测人格预测模型大五人格特质预训练模型

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融合结构和内容的方志文本人物关系抽取方法

数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 318-328页

作者：王永生王昊虞为周泽聿南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

【目的】在方志信息资源领域内开展关系抽取研究,探究方志文本中蕴含的地域文化传统。【方法】从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录,并构建不同粒度的... 详细信息

【目的】在方志信息资源领域内开展关系抽取研究,探究方志文本中蕴含的地域文化传统。【方法】从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录,并构建不同粒度的人物关系类别;文本内容上引入远程监督的方法进一步提取人物关系记录;最后引入BERT+Bi-GRU+ATT和BERT+FC深度学习模型将人物关系抽取任务转化为人物关系的多标签分类任务,并通过对关系标签修正的方式弱化远程监督引入的噪声对模型精度所产生的影响。【结果】基于多角度融合提出的关系抽取方法具有自动化程度高、关系记录提取率高的特征。深度学习BERT+FC模型在不同类别上F1值的提升幅度可达1%~27%;不同关系类别间表现出一定的亲和性,但类别本质不同;标签修正后的“强共现关系”F1值提高3%。【局限】仅探究了地方志中人物实体间关系,未拓展研究方志文本中其他实体间关系。【结论】基于多角度融合的方法提供了一套方志文本同类型实体关系抽取研究流程,引入深度学习模型增强了关系抽取方法的可移植性。

关键词：地方志关系抽取远程监督 BERT Bi-GRU

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基于快数据处理技术的数字阅读推荐模式研究

图书馆工作与研究 2015年第12期 27-30页

作者：陈俊鹏虞为南京财经大学信息科学院南京大学信息管理学院

快数据处理是大数据处理的重要技术和发展方向之一,充分体现了大数据大和快的特点。基于快数据处理技术的数字阅读推荐模式能够充分利用大数据的优势,并为进一步提高读者的数字阅读体验服务。

关键词：快数据处理数字阅读推荐大数据环境

基于MapReduce的书目数据关联匹配研究

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现代图书情报技术 2013年第9期 15-22页

作者：虞为陈俊鹏南京大学信息管理学院南京210093 南京财经大学信息工程学院南京210023

提出一个基于MapReduce的书目数据关联匹配架构,通过参引MODS本体将MARC格式的书目数据转换成关联数据格式。再通过对书目数据和书目数据间的关联匹配,以及书目数据和开放关联社区其他的关联数据间的匹配初步实现书目数据和其他关联数... 详细信息

提出一个基于MapReduce的书目数据关联匹配架构,通过参引MODS本体将MARC格式的书目数据转换成关联数据格式。再通过对书目数据和书目数据间的关联匹配,以及书目数据和开放关联社区其他的关联数据间的匹配初步实现书目数据和其他关联数据集间的语义关联,使关联的书目数据成为关联开放数据社区中的一部分,为图书馆的知识发现和语义检索服务提供有效的语义数据支持。

关键词： MapReduce 关联匹配书目数据关联数据

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基于实时新闻分析的馆藏资源推荐方法研究

中国图书馆学报 2015年第6期41卷 86-96页

作者：陈俊鹏虞为南京财经大学信息工程学院南京大学信息管理学院

如何在信息时代增加馆藏资源的可见度,提高馆藏资源的利用率,是一个急需研究和解决的问题。实时新闻和图书馆馆藏资源间的连接可以提高图书馆馆藏资源的可见度,增加图书馆馆藏资源的利用率,为用户提供丰富、全面的阅读资料和专业知识,... 详细信息

如何在信息时代增加馆藏资源的可见度,提高馆藏资源的利用率,是一个急需研究和解决的问题。实时新闻和图书馆馆藏资源间的连接可以提高图书馆馆藏资源的可见度,增加图书馆馆藏资源的利用率,为用户提供丰富、全面的阅读资料和专业知识,帮助用户形成全面、深入阅读和思考的良好习惯。基于快数据处理技术的实时新闻分析和馆藏资源推荐框架,通过分析网络实时新闻获取用户感兴趣的话题,应用快数据处理技术、潜在语义分析、非负矩阵分解、权重矩阵分解等方法对数据进行语义分析和处理,对图书馆馆藏资源进行相关话题的分类和推荐。对OCLC的百万数据集和雅虎新闻的分析和实验表明,这种资源推荐框架和方法有较好的应用效果。

关键词：馆藏资源资源推荐实时新闻快数据处理矩阵分解

社会化标签环境下基于J-WMF的馆藏资源推荐

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图书馆学研究 2020年第21期 67-75,93页

作者：陈俊鹏虞为南京财经大学信息工程学院江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京大学信息管理学院

传统图书推荐系统大多仅面向图书馆用户,使得馆藏资源很难呈现在更广泛的馆外用户面前。利用联合加权矩阵分解(J-WMF)方法,将异构的网络资源、社会化标签、书目和图书主题进行有效的语义融合,转化为同一潜在特征空间中的特征向量。通过... 详细信息

传统图书推荐系统大多仅面向图书馆用户,使得馆藏资源很难呈现在更广泛的馆外用户面前。利用联合加权矩阵分解(J-WMF)方法,将异构的网络资源、社会化标签、书目和图书主题进行有效的语义融合,转化为同一潜在特征空间中的特征向量。通过计算向量相似度,使馆外用户浏览被社会化标签标注的网络资源时,能够同步得到相关的书目和图书主题推荐,从而提升馆藏资源的利用率。实验结果表明,该方法优于传统矩阵分解方法,有较好的应用效果。

关键词：社会化标签 J-WMF 馆藏资源推荐

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基于社会网络分析的图情领域期刊排名研究

情报理论与实践 2020年第2期43卷 129-136页

作者：刘佳雨虞为陈俊鹏南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 南京财经大学信息工程学院江苏南京210023

[目的/意义]在新技术环境下,图书情报学领域期刊影响力评价与排名的需求正在发生变化。为了完善学科排名体系,文章基于社会网络分析法提出一种新的排名思路--从知识传播角度考虑期刊排名。[方法/过程]文章以近十年的中文社会科学引文索... 详细信息

[目的/意义]在新技术环境下,图书情报学领域期刊影响力评价与排名的需求正在发生变化。为了完善学科排名体系,文章基于社会网络分析法提出一种新的排名思路--从知识传播角度考虑期刊排名。[方法/过程]文章以近十年的中文社会科学引文索引(CSSCI)数据库中图书馆、情报与文献学(简称LIS)专业的来源期刊为研究对象,应用社会网络分析的研究方法,运用UCINET软件,对这些期刊的知识传播模式进行分析,在知识传播网络中按不同特性对期刊进行排名,并且探究了LIS期刊在知识传播网络中子群的构成。[结果/结论]LIS各个期刊知识传播的出度与入度差距较大,少数的期刊传播领域内大量知识。按照LIS期刊在知识网络中的不同特性排名与按照影响因子排名有差异,在知识传播网络中也可提取出具有相似的出度入度的LIS期刊的子群,以便对LIS期刊影响力进行更好的研究。

关键词：社会网络分析知识传播模式期刊排名期刊评价图书情报领域