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文本大数据和领域知识联合驱动的慢病智能服务模型构建

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现代情报 2022年第5期42卷 77-85页

作者：谭明亮唐晓波川北医学院管理学院四川南充637100 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072

[目的/意义]运用新一代信息技术来提升慢病健康管理服务的质量和水平是党和国家的重大现实需求,精准化和智能化的健康知识服务对于促进慢病的自我管理、减轻患者的医疗费用压力和缓解医疗资源的分布不均具有十分重要的意义。[方法/过程... 详细信息

[目的/意义]运用新一代信息技术来提升慢病健康管理服务的质量和水平是党和国家的重大现实需求,精准化和智能化的健康知识服务对于促进慢病的自我管理、减轻患者的医疗费用压力和缓解医疗资源的分布不均具有十分重要的意义。[方法/过程]本文采取数据驱动与知识驱动相结合的方式来实现慢病智能服务,综合利用自然语言处理、机器学习、知识工程、语义网和深度学习等多种智能化的手段来对慢性相关的多源异构文本大数据进行深度挖掘、深层次组织和有效利用。[结果/结论]文章从多主体的视角分析了慢病智能服务的需求,构建了文本大数据和领域知识联合驱动的慢病智能服务模型,并对构成该模型的基础设施层、数据采集层、知识组织层和智能服务层的结构、功能和实现路径进行了详细的分析论述。

关键词：文本大数据领域知识慢病智能服务模型构建

基于文本大数据的学科知识可视化教学探索与实践--以情报学为例

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现代情报 2022年第2期42卷 104-116页

作者：夏一雪中国人民警察大学河北廊坊065000

[目的/意义]适应数据智能时代的教育教学改革需求,发挥大数据等新兴信息技术融入知识可视化的优势,基于文本大数据进行学科知识可视化教学探索与实践。[方法/过程]以知识可视化理论为基础,构建是什么(know-what)、为什么(know-why)、怎... 详细信息

[目的/意义]适应数据智能时代的教育教学改革需求,发挥大数据等新兴信息技术融入知识可视化的优势,基于文本大数据进行学科知识可视化教学探索与实践。[方法/过程]以知识可视化理论为基础,构建是什么(know-what)、为什么(know-why)、怎么样(know-how)、会怎样(know-will-be)的学科知识可视化教学模式,选择科学知识图谱作为可视化教学路径。以情报学为例,运用Citespace针对情报概念、情报流程、情报系统/体系、突发事件情报等教学内容,开展学科知识可视化教学实践。[结果/结论]实践结果表明,基于文本大数据的知识可视化能够促进学生对于知识的了解、识记、思考和创新,有效提升学科教学中知识传播的表达力和知识创新的穿透力。

关键词：文本大数据知识图谱知识可视化教学模式情报学

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文本大数据的智慧城市研究与分析

测绘科学 2020年第7期45卷 170-180页

作者：饶加旺王勇马荣华江苏省测绘工程院空间信息技术研究中心南京210013 中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008

针对快速了解智慧城市当前研究的现状问题,该文基于网络爬虫手段,快速获取中国知网2009年1月—2019年3月收录的以智慧城市为关键词的各类研究文献,构建了智慧城市文本大数据与自动分词模型,基于文本挖掘技术深入分析了智慧城市的研究热... 详细信息

针对快速了解智慧城市当前研究的现状问题,该文基于网络爬虫手段,快速获取中国知网2009年1月—2019年3月收录的以智慧城市为关键词的各类研究文献,构建了智慧城市文本大数据与自动分词模型,基于文本挖掘技术深入分析了智慧城市的研究热点、现状、研究主题,指出了当前智慧城市建设中的问题。结果表明:当前处于智慧城市建设与快速发展阶段,研究热点归纳为研究方法、技术手段、应用领域3个层面,研究主题主要集中在技术与应用方面;此外当前智慧城市存在着"信息孤岛""数据孤岛"问题突出、个性化设计与共享不足、缺乏运行维护长效机制、与新型智慧城市的要求还有差距等不足,研究结果可为智慧城市建设提供参考。

关键词：智慧城市文本挖掘网络爬虫文本大数据研究现状

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金融学文本大数据挖掘方法分析

互联网周刊 2022年第9期 12-14页

作者：胡丹郑州升达经贸管理学院

通过回顾历史文献可知,传统研究主要研究文本分析常用方法,对于文本大数据挖掘实施过程关注较少。本文阐述了文本大数据挖掘的主要方法,阐述在此过程中获取、预处理、表示文档和抽取文档特征的方法,总结文本大数据挖掘信息来源,结合文... 详细信息

通过回顾历史文献可知,传统研究主要研究文本分析常用方法,对于文本大数据挖掘实施过程关注较少。本文阐述了文本大数据挖掘的主要方法,阐述在此过程中获取、预处理、表示文档和抽取文档特征的方法,总结文本大数据挖掘信息来源,结合文本信息来源分析金融学领域文本大数据挖掘应用发展趋势,从而为金融学领域文本大数据应用提供参考。

关键词：金融学研究文本大数据数据挖掘深度学习

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金融学文本大数据挖掘方法与研究进展

经济学动态 2020年第4期 143-158页

作者：姚加权张锟澎罗平暨南大学管理学院 510632 中国科学院智能信息处理重点实验室 100190 中国科学院计算所中国科学院大学

在金融学领域的传统实证研究中,所用数据多局限于财务报表和股票市场数据等结构化数据。而在大数据时代,计算机技术的进步使得数据类型不断丰富,研究者开始将非结构化的文本大数据引入到金融学领域的研究中,其主要包括上市公司披露文本... 详细信息

在金融学领域的传统实证研究中,所用数据多局限于财务报表和股票市场数据等结构化数据。而在大数据时代,计算机技术的进步使得数据类型不断丰富,研究者开始将非结构化的文本大数据引入到金融学领域的研究中,其主要包括上市公司披露文本、财经媒体报道、社交网络文本、网络搜索指数以及P2P网络借贷文本等,并对文本的可读性、语气语调、相似性以及语义特征展开研究。本文首先介绍了金融学领域文本大数据挖掘步骤和方法,描述了语料获取、预处理过程、文档表示以及文档的特征抽取;然后根据不同的文本信息来源,梳理了金融学文本大数据的研究进展;最后对未来金融学文本大数据的研究方法和研究内容进行了展望。

关键词：文本大数据文本分析机器学习深度学习数据挖掘

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基于文本大数据的地震应急的知识发现

基于文本大数据的地震应急的知识发现

作者：张晓辉兰州交通大学

学位级别：硕士

地震是威胁人类生命财产安全的重大自然灾害之一,地震应急是在震后应急期内人们所采取的减少人员伤亡及经济损失的紧急应对措施。决策者如何根据地震应急知识快速做出有效决策,将民众的生命财产损失降至最低是地震应急的关键。地震应急... 详细信息

地震是威胁人类生命财产安全的重大自然灾害之一,地震应急是在震后应急期内人们所采取的减少人员伤亡及经济损失的紧急应对措施。决策者如何根据地震应急知识快速做出有效决策,将民众的生命财产损失降至最低是地震应急的关键。地震应急的知识发现模型的构建是地震应急知识领域的核心科学问题之一,如何在种类繁多、内容繁杂的数据中,研究减少先验知识的依赖和支持下的地震应急的知识发现至关重要。目前地震应急知识领域主要聚焦于知识获取与知识处理,涉及数据多为文本数据,仅关注领域内部分专业点分析,缺少对整个地震应急领域的梳理分析且可视化表达效果较差。已有知识发现方法中统计学习的方法主要依靠有限的历史案例知识,而基于机器学习与神经计算的方法则需要专家先验知识作为支撑,可视化分析方法更多的是辅助知识表现,直接作为知识发现的手段则略显单一。因此,本文提出一种基于文本大数据的地震应急的知识发现模型。首先收集与地震应急相关的学术文献数据集和社交媒体数据集,然后利用CiteSpace分析工具及形式概念分析方法提取高频关键词及其关联关系,以词频联系作为它们之间关系的强度,构建地震应急知识的复杂网络,以对网络进行社区划分研究,并通过搜索指数分析,得到公众关注的地震应急知识的时空分布特征,最终实现地震应急的知识发现与验证。本文研究内容主要包括以下两方面:（1）提出了一种基于文本大数据的地震应急的知识发现模型。首先介绍文本大数据的获取来源,获取了中英文学术文献数据集与社交媒体数据集作为模型实验数据;其次以文本处理的关键词提取技术提取不同数据集关键词,依靠夹角余弦距离和形式概念分析建立对应数据集关键词的关联关系;之后在复杂网络理论的支持下构建关键词复杂网络,并应用最适合该网络的Louvain算法进行社区划分,利用模块度Q提取出可靠社区进行对应知识发现分析;最后将部分关键词导入百度指数与谷歌指数,分析公众对应地震应急知识的关注特征,完成整个地震应急知识发现模型的构建与应用。（2）根据模型分析了地震应急知识发现结果。分别对学术文献、社交媒体、搜索指数知识发现结果进行对应分析及交叉对比,理清了不同数据来源下的地震应急知识组织,发现了知识的隐含关联关系,找出了知识跨学科专业的组合,综合为地震应急决策者提供知识决策支持。

关键词：地震应急知识发现文本大数据复杂网络可视化

校园题材网络流行小说价值观问题及应对策略——基于文本大数据的分析

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校园题材网络流行小说价值观问题及应对策略——基于文本大数据的...

作者：李姿雨华北电力大学

学位级别：硕士

网络文学在我国互联网迅速发展的大背景下应运而生,在商业化的驱使之下,形成了一个具有庞大产业链的行业,其影响力已经不容小觑。伴随着无纸化阅读逐渐走入人们的生活,为了满足读者需求的多样化,网络小说呈现出类型化的发展趋势,这也导... 详细信息

网络文学在我国互联网迅速发展的大背景下应运而生,在商业化的驱使之下,形成了一个具有庞大产业链的行业,其影响力已经不容小觑。伴随着无纸化阅读逐渐走入人们的生活,为了满足读者需求的多样化,网络小说呈现出类型化的发展趋势,这也导致了类型小说叙事模式、逻辑的日益趋同。网络空间的自由性、资本利益驱使以及审查监管机制的不健全等也使得部分作品内容缺乏思想深度,价值取向与社会主流价值观背道相驰等弊端,网络小说亟待成为思想政治教育研究的新领域。校园题材网络流行小说作为网络小说的主要类型之一,主要以校园生活为主线,因而该类型小说的创作者与阅读者大多为处于价值观敏感期和脆弱期的青少年群体,在阅读过程中,作品的思想价值观念难免会对他们的身心发展产生一定的影响。因此,在思想政治教育的视角下对校园题材网络流行小说进行交叉研究能够有效并及时的把握青少年的价值取向和情感需求。本研究主要采用大数据技术方法,以用户评分、小说下载量等为“流行”小说的文本选取标准,共选取了1998-2017年具有代表性的网站共701部已完结小说作品。运用LDA主题模型文本分析技术,对20年的校园题材网络流行小说的整体文本特征进行了探索,分别阐述了该类型小说所包含的价值观特征与问题。在此前提下,将校园题材网络流行小说主题内容分布比例最多的主题进行了重点分析,即对爱情和生命这两大核心主题类进行了词汇网络共现分析,并结合主题词表所呈现的核心词汇对爱情主题类、生命主题类的价值观特征和所存在的问题进行了阐述和分析。再次,结合本文研究并反观社会上受网络小说影响的新闻事件,认为网络小说中的思想价值观念与一些社会恶劣事件的发生虽可能不存在必然性,但二者之间至少呈现出了相向而行的关系。最后,以马克思主义文艺价值观和思想政治教育载体理论为指向,针对校园题材网络流行小说中所存在的价值观问题,从政府、文学网站、网络作家、学校以及家庭等方面提出了相应策略。

关键词：校园题材网络流行小说文本大数据价值观

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基于文本大数据的已实现波动率预测研究

基于文本大数据的已实现波动率预测研究

作者：董翠浙江工商大学

学位级别：硕士

在金融市场,股市波动率的研究对于投资者和监管者而言具有重要的参考意义。波动率的研究实则为金融时间序列的预测研究,通常采用传统的GARCH模型进行预测,但是该模型使用的数据是低频数据,难以捕捉更多的金融有效信息。现有诸多学者采... 详细信息

在金融市场,股市波动率的研究对于投资者和监管者而言具有重要的参考意义。波动率的研究实则为金融时间序列的预测研究,通常采用传统的GARCH模型进行预测,但是该模型使用的数据是低频数据,难以捕捉更多的金融有效信息。现有诸多学者采用基于高频数据的HAR-RV模型与之对比,发现该模型预测精度较GARCH模型而言有所提升。随着深度学习算法在金融界的逐步拓展,越来越多的金融时间序列预测问题被证实可以用深度学习算法较好的拟合预测。由于目前深度学习算法预测的对象多为股票价格,故本文尝试将深度学习算法应用于股市波动率的预测研究,因此选用适合于时间序列的神经网络GRU模型,对中国股票市场的波动率进行预测研究。已有研究表明新闻媒体对股市波动存在影响,在此背景下,如何将新闻信息对股市波动的影响提取出来用于波动率的提升预测成为新的研究方向。本文将基于新闻文本大数据,通过构建情感词典、量化情绪指标的方式,提取新闻文本信息,并将其加入到基于高频数据的HAR-RV模型和GRU模型中,形成其扩展模型。此外,本文以损失函数法和MCS检验法为评价体系,将模型两相比较,判定新兴的深度学习算法是否在股市波动率预测方面有更加出色的预测表现,同时判定加入新闻情绪指标的模型预测效果是否优于未加入新闻情绪指标的模型。最后,本文以沪深300指数为样本进行实证研究,研究结果显示:基于高频数据的HAR-RV模型和GRU模型的预测结果显著高于基于低频数据的GARCH模型;同在高频数据下,GRU模型较经典的HAR-RV模型,其预测结果更佳,且加入新闻情绪指标确可提升股票已实现波动率模型的预测效果。

关键词：高频数据文本大数据情绪指标 GRU模型已实现波动率

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文本大数据与自然语言处理分析

移动信息 2020年第5期 50-51页

作者：李健壮国家知识产权局专利局专利审查协作广东中心广东广州511365

作为现代计算机科学领域的重要研究方向,文本大数据与自然语言处理的结合程度日益提升,大有集语言学、计算机科学、数学于一体的趋势。文章对文本大数据与自然语言处理的有关概念进行了介绍,并阐述了文本大数据与自然语言处理融合运用... 详细信息

作为现代计算机科学领域的重要研究方向,文本大数据与自然语言处理的结合程度日益提升,大有集语言学、计算机科学、数学于一体的趋势。文章对文本大数据与自然语言处理的有关概念进行了介绍,并阐述了文本大数据与自然语言处理融合运用的有关思考,希望为读者提供一定的参考。

关键词：文本大数据自然语言处理计算机科学语言学