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RCMR 280k:Refined Corpus for Move Recognition Based on PubMed Abstracts

Data Intelligence 2023年第3期5卷 511-536页

作者： Jie Li gaihong yu Zhixiong Zhang National Science Library Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China Department of Library Information and Archives ManagementSchool of Economics and ManagementUniversity of Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China Key Laboratory of New Publishing and Knowledge Services for Scholarly Journals Beijing 100190China

Existing datasets for move recognition,such as PubMed 20ok RCT,exhibit several problems that significantly impact recognition performance,especially for Background and Objective labels.In order to improve the move recognition performance,we introduce a method and construct a refined corpus based on PubMed,named RCMR 280k.This corpus comprises approximately 280,000 structured abstracts,totaling 3,386,008 sentences,each sentence is labeled with one of five categories:Background,Objective,Method,Result,or Conclusion.We also construct a subset of RCMR,named RCMR_RCT,corresponding to medical subdomain of RCTs.We conduct comparison experiments using our RCMR,RCMR_RCT with PubMed 380k and PubMed 200k RCT,respectively.The best results,obtained using the MSMBERT model,show that:(1)our RCMR outperforms PubMed 380k by 0.82%,while our RCMR_RCT outperforms PubMed 200k RCT by 9.35%;(2)compared with PubMed 380k,our corpus achieve better improvement on the Results and Conclusions categories,with average F1 performance improves 1%and 0.82%,respectively;(3)compared with PubMed 200k RCT,our corpus significantly improves the performance in the Background and Objective categories,with average F1 scores improves 28.31%and 37.22%,respectively.To the best of our knowledge,our RCMR is among the rarely high-quality,resource-rich refined PubMed corpora available.Our work in this paper has been applied in the SciAlEngine,which is openly accessible for researchers to conduct move recognition task.

关键词： Refined corpus Move recognition Sequential sentence classification Corpus construction Corpus analysis

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Masked Sentence Model Based on BERT for Move Recognition in Medical Scientific Abstracts

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Journal of Data and Information Science 2019年第4期4卷 42-55页

作者： gaihong yu Zhixiong Zhang Huan Liu Liangping Ding N ational Science Library Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China W uhan Library Chinese Academy of SciencesWuhan 430071China

Purpose:Mo ve recognition in scientific abstracts is an NLP task of classifying sentences of the abstracts into different types of language units.To improve the performance of move recognition in scientific abstracts,a novel model of move recognition is proposed that outperforms the BERT-based method.Design/methodology/approach:Prevalent models based on BERT for sentence classification often classify sentences without considering the context of the sentences.In this paper,inspired by the BERT masked language model(MLM),we propose a novel model called the masked sentence model that integrates the content and contextual information of the sentences in move recognition.Experiments are conducted on the benchmark dataset PubMed 20K RCT in three steps.Then,we compare our model with HSLN-RNN,BERT-based and SciBERT using the same dataset.Findings:Compared with the BERT-based and SciBERT models,the F1 score of our model outperforms them by 4.96%and 4.34%,respectively,which shows the feasibility and effectiveness of the novel model and the result of our model comes closest to the state-of-theart results of HSLN-RNN at present.Research limitations:The sequential features of move labels are not considered,which might be one of the reasons why HSLN-RNN has better performance.Our model is restricted to dealing with biomedical English literature because we use a dataset from PubMed,which is a typical biomedical database,to fine-tune our model.Practical implications:The proposed model is better and simpler in identifying move structures in scientific abstracts and is worthy of text classification experiments for capturing contextual features of sentences.Originality/value:T he study proposes a masked sentence model based on BERT that considers the contextual features of the sentences in abstracts in a new way.The performance of this classification model is significantly improved by rebuilding the input layer without changing the structure of neural networks.

关键词： Move recognition BERT Masked sentence model Scientific abstracts

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Vegfa signaling regulates diverse artery/vein formation in vertebrate vasculatures

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Journal of Genetics and Genomics 2017年第10期44卷 483-492页

作者： Daqing Jin Diqi Zhu Yabo Fang Yiwei Chen gaihong yu Weijun Pan Dong Liu Fen Li Tao P.Zhong State Key Laboratory of Genetic Engineering School of Life Sciences Zhong Shan Hospital Fudan University Shanghai 200438 China Department of Pediatric Cardiology Shanghai Children's Medical Center Affiliated to Shanghai fiaotong University School of MedicineShanghai 200127 China Shanghai Key Laboratory of Regulatory Biology Institute of Molecular Medicine School of Life Sciences East China Normal UniversityShanghai 200241 China Institute of Health Sciences Shanghai Institutes for Biological Sciences Chinese Academy of Sdences Shanghai 200025 China Co-innovation Center of Neuroregeneration Jiangsu Key Laboratory of Neuroregeneration Nantong University Nontong 226001 China

Vascular endothelial growth factor A（Vegfa） signaling regulates vascular development during embryogenesis and organ formation.However,the signaling mechanisms that govern the formation of various arteries/veins in various tissues are incompletely understood.In this study,we utilized transcription activator-like effector nuclease（TALEN） to generate zebrafish vegfaa mutants.vegfaa^-/- embryos are embryonic lethal,and display a complete loss of the dorsal aorta（DA） and expansion of the cardinal vein.Activation of Vegfa signaling expands the arterial cell population at the expense of venous cells during vasculogenesis of the axial vessels in the trunk.Vegfa signaling regulates endothelial cell（EC） proliferation after arterial-venous specification.Vegfa deficiency and overexpression inhibit the formation of tip cell filopodia and interfere with the pathfinding of intersegmental vessels（ISVs）.In the head vasculature,vegfaa^-/- causes loss of a pair of mesencephalic veins（MsVs） and central arteries（CtAs）,both of which usually dvelop via sprouting angiogenesis.Our results indicate that Vegfa signaling induces the formation of the DA at the expense of the cardinal vein during the trunk vasculogenesis,and that Vegfa is required for the angiogenic formation of MsVs and CtAs in the brain.These findings suggest that Vegfa signaling governs the formation of diverse arteries/veins by distinct cellular mechanisms in vertebrate vasculatures.

关键词： Vegfa TALEN Arterial-venous specification Zebrafish

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ChatGPT对文献情报工作的影响

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数据分析与知识发现 2023年第3期7卷 36-42页

作者：张智雄于改红刘熠林歆张梦婷钱力中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190 国家新闻出版署学术期刊新型出版与知识服务重点实验室北京100190

【目的】研究探讨以ChatGPT为代表的人工智能技术对文献情报工作的启示和影响,为文献情报领域提出在人工智能时代下的发展建议。【方法】基于对人工智能发展历程的总结,分析了人工智能技术飞速突破的本质。基于ChatGPT的技术能力特点,... 详细信息

【目的】研究探讨以ChatGPT为代表的人工智能技术对文献情报工作的启示和影响,为文献情报领域提出在人工智能时代下的发展建议。【方法】基于对人工智能发展历程的总结,分析了人工智能技术飞速突破的本质。基于ChatGPT的技术能力特点,分析了其对文献情报工作的影响。基于文献情报工作的优势和价值,提出了人工智能时代文献情报领域发展的建议。【结果】总结出了人工智能技术迅速发展对文献情报工作的五点启示。从数据组织方式、知识服务模式、情报分析方法、文献使用方式、文献情报队伍建设要求以及文献情报工作重点六个方面分析了ChatGPT对文献情报领域的影响。基于文献情报工作的特点,提出人工智能时代文献情报领域发展的九条建议。【结论】知识获取能力提升是人工智能技术飞速突破的本质所在。ChatGPT的成功也表明高价值语料是一切人工智能的基础。文献情报领域组织和管理着蕴含人类知识的高价值数据资源,这对人工智能的发展有着非常重要的价值和意义。ChatGPT重在内容生成,而文献情报工作重在循证,文献情报工作要顺应时代发展,积极应用和拓展人工智能技术,为人工智能的发展贡献文献情报领域的智慧和方案。

关键词： ChatGPT 大规模语言模型人工智能文献情报工作科学研究

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不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果对比研究

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数据分析与知识发现 2019年第12期3卷 1-9页

作者：张智雄刘欢丁良萍吴朋民于改红中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系北京100190 中国科学院武汉文献情报中心武汉430071 科技大数据湖北省重点实验室武汉430071

【目的】探究不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果,并分析识别效果差异原因。【方法】构建大规模的科技论文结构化摘要语料库,选择10000和50000两种样本量的训练集,以传统机器学习方法SVM作为对比基准,引入多种深度学习方法(包... 详细信息

【目的】探究不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果,并分析识别效果差异原因。【方法】构建大规模的科技论文结构化摘要语料库,选择10000和50000两种样本量的训练集,以传统机器学习方法SVM作为对比基准,引入多种深度学习方法(包括DNN、LSTM、Attention-BiLSTM等神经网络模型),开展语步识别实验,并对实验结果进行对比分析。【结果】Attention-BiLSTM方法在两种样本量下的实验中都取得最好的识别效果,50000样本量下F1值达0.9375;SVM方法的识别效果意外好于DNN、LSTM两种深度学习方法;但是,样本量从10000增加到50000时,SVM方法的识别效果提升最小(F1值提升0.0125),LSTM方法效果提升最大(F1值提升0.1125)。【局限】由于该领域尚未有公开的通用语料,主要以笔者收集的结构化论文摘要作为训练和测试语料,因此本文的研究结果在与他人比较时有一定的局限性。【结论】双向LSTM网络结构和注意力机制能够显著提升深度学习模型的语步识别效果;深度学习方法在大规模训练集下更能体现其优越性。

关键词：深度学习神经网络语步识别支持向量机

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基于移动通信技术的图书馆移动服务发展演变

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图书馆学研究 2019年第15期 60-67页

作者：程冰于改红孟连生中国科学院文献情报中心中国科学院大学

文章通过文献调研和比较分析的方法,论述了从1G到4G移动通信技术演化特点以及对应图书馆移动服务的发展历程,归纳了图书馆移动服务内容的主要形式,包括短消息服务、WAP服务、定位服务、移动阅读、微博/微信服务、APP应用、视频直播、移... 详细信息

文章通过文献调研和比较分析的方法,论述了从1G到4G移动通信技术演化特点以及对应图书馆移动服务的发展历程,归纳了图书馆移动服务内容的主要形式,包括短消息服务、WAP服务、定位服务、移动阅读、微博/微信服务、APP应用、视频直播、移动参考咨询等。5G时代即将到来,结合5G技术优势提出了5G环境下图书馆移动服务特征,分别是服务资源富媒体化、服务手段智能化、虚拟感知情景化、服务模式智慧化和服务场所泛在化。5G技术将进一步丰富图书馆移动服务场景,提高用户体验,加快向智慧型图书馆移动服务迈进。

关键词：移动通信技术 5G 移动图书馆移动服务智慧服务

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科技文献语篇元素自动标注模型研究综述

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图书情报工作 2018年第15期62卷 132-144页

作者：于改红张智雄马娜中国科学院大学北京100049 中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院武汉文献情报中心武汉430071

[目的／意义]为更好地提升科技文献的语义丰富化效果，对国内外科技文献语篇元素标注模型、技术和方法进行调研总结，为文本挖掘、科技论文知识抽取、语义分析系统研究者提供借鉴。[方法／过程]利用学术网站搜索和相关数据库搜索引擎，... 详细信息

[目的／意义]为更好地提升科技文献的语义丰富化效果，对国内外科技文献语篇元素标注模型、技术和方法进行调研总结，为文本挖掘、科技论文知识抽取、语义分析系统研究者提供借鉴。[方法／过程]利用学术网站搜索和相关数据库搜索引擎，对涉及科技论文标注、语篇元素、知识抽取、句子识别和自动文章分类等参考文献以及研究报告进行深入阅读和调研，对语篇元素自动标注模型以及相关工作进展进行研究总结。[结果／结论]科技文献语篇元素标注具有非常重要的实际应用价值，构建标注模型需充分考虑构建思想、标注领域和标注粒度以及标注技术手段等方面。

关键词：科技文献语篇元素标注模型自动标注

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科技论文引用对象研究综述

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图书情报工作 2019年第23期63卷 139-145页

作者：马娜张智雄于改红中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学图书情报与档案管理系北京100190 中国科学院武汉文献情报中心武汉430071

[目的/意义]为更好地提升基于内容的引文分析效果,对国内外引用对象相关研究进行调研总结,为引用内容分析研究提供借鉴。[方法/过程]通过调研国内外引用对象相关研究,梳理引用对象的概念定义、分类体系、应用领域和自动化识别等方面研... 详细信息

[目的/意义]为更好地提升基于内容的引文分析效果,对国内外引用对象相关研究进行调研总结,为引用内容分析研究提供借鉴。[方法/过程]通过调研国内外引用对象相关研究,梳理引用对象的概念定义、分类体系、应用领域和自动化识别等方面研究进展,总结当前引用对象研究不足并提出未来发展方向。[结果/结论]引用对象从语义层面评价文献学术研究的贡献和利用价值,为引文分析方法增加了重要维度。引用对象研究需要从理论、技术和应用三个方向进行深化:理论上,加强多维度引用对象特征的研究和分析;技术上,探索基于大规模语料的自动化识别方法;应用上,尝试基于引用对象的科研评价服务。

关键词：引用对象引用对象识别引用内容分析科研评价

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构建基于科技文献知识的人工智能引擎

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农业图书情报学报 2021年第1期33卷 16-29页

作者：张智雄刘欢于改红中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系北京100190 中国科学院武汉文献情报中心武汉430071 科技大数据湖北省重点实验室武汉430071

[目的/意义]如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。[方法/过程]本文以文献情报... 详细信息

[目的/意义]如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。[方法/过程]本文以文献情报工作为出发点,立足科技文献是人类知识的最重要载体,探究人工智能取得飞速突破的本质所在,创新性提出了文献情报领域从“科技文献库”转变为“科技知识引擎”的建设思路。[结果/结论]本文论述了中国科学院文献情报中心在构建基于科技文献知识的人工智能(AI)引擎的建设实践,探讨了利用深度学习技术挖掘知识以服务情报研究的方法,以期为学界提供参考。

关键词：科技文献人工智能知识引擎预训练语言模型微调模型 AI引擎构建实践

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Fiber‑Shaped Soft Actuators:Fabrication,Actuation Mechanism and Application

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Advanced Fiber Materials 2023年第3期5卷 868-895页

作者： yue yu Juanjuan Wang Xue Han Shuguang Yang gaihong An Conghua Lu School of Materials Science and Engineering Tianjin Key Laboratory of Building Green Functional MaterialsTianjin Chengjian UniversityTianjin 300384People’s Republic of China State Key Laboratory for Modification of Chemical Fibers and Polymer Materials Center for Advanced Low‑Dimension MaterialsCollege of Materials Science and EngineeringDonghua UniversityShanghai 201620China School of Materials Science and Engineering Tianjin UniversityTianjin 300072People’s Republic of China Environmental and Operational Medicine Research Department Military Medical Sciences AcademyTianjin 300050People’s Republic of China

As mechanical devices for moving or controlling mechanisms or systems,actuators have attracted increasing attention in various fields.Compared to traditional actuators with rigid structures,soft actuators made up of stimulus-responsive soft materials are more adaptable to complex working conditions due to soft bodies and diverse control styles.Different from plate-shaped soft actuators,which have the limited deformations between two dimensional(2D)and 3D-configurations such as bending and twisting,fiber-shaped soft actuators(FSAs)own intriguing deformation modes to satisfy diverse practical applications.In this mini review,the recent progress on the controlled fabrication of the FSAs is presented.The advantages and disadvantages of each fabrication method are also demonstrated.Subsequently,the as-developed actuation mechanisms of the FSAs are displayed.Additionally,typical examples of the related applications of the FSAs in different fields have been discussed.Finally,an outlook on the development tendency of the FSAs is put forward as well.

关键词： Soft actuator Actuation mechanism Fiber-shaped structure Smart materials

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