人工智能是近年來異�；馃岬脑掝},其對世界的影響和改變已經(jīng)隨處可見,這其中機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。文章梳理了人工智能的發(fā)展脈絡(luò),闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能中所處的地位,對機(jī)器學(xué)習(xí)中重要和常見的模型和算法進(jìn)行了簡要介紹,其中包括近年最為重要的深度學(xué)習(xí)。人工智能的熱潮對于圖書情報(bào)來說是一個(gè)極佳的發(fā)展契機(jī),文章也從多個(gè)角度分析了機(jī)器學(xué)習(xí)對圖書情報(bào)學(xué)科產(chǎn)生的影響,展望了兩者充分結(jié)合的發(fā)展前景和未來趨勢,并以古文信息處理為例進(jìn)一步闡述了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在圖書情報(bào)學(xué)研究中發(fā)揮的作用。 

【文章來源】：圖書與情報(bào). 2017,(06)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 人工智能的發(fā)展歷程
    2.1 誕生前的發(fā)展
    2.2 早期發(fā)展的樂觀
    2.3 中期發(fā)展的徘徊
    2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的新熱潮
3 機(jī)器學(xué)習(xí)概覽
    3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
    3.2 樸素貝葉斯分類器
    3.3 決策樹
    3.4 最大熵模型
    3.5 隱馬爾可夫模型
    3.6 條件隨機(jī)場
    3.7 支持向量機(jī)
    3.8 聚類方法
4 深度學(xué)習(xí)的革新
5 機(jī)器學(xué)習(xí)在圖書情報(bào)領(lǐng)域的應(yīng)用前景
    5.1 智能問答系統(tǒng)在圖書館中的應(yīng)用
    5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在文本信息處理中的應(yīng)用
    5.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)評價(jià)中的應(yīng)用
    5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)在信息服務(wù)方面的應(yīng)用
    5.5 機(jī)器學(xué)習(xí)對圖書情報(bào)學(xué)人才培養(yǎng)的影響
6 機(jī)器學(xué)習(xí)視角下的古文信息處理
    6.1 機(jī)器學(xué)習(xí)對古籍檢索智能化的影響
    6.2 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于典籍知識庫的構(gòu)建及推廣服務(wù)
    6.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在辨別古籍真?zhèn)蔚妊芯恐械臐摿?br>7 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]古文信息處理研究的現(xiàn)狀及趨勢[J]. 黃水清,王東波.  圖書情報(bào)工作. 2017(12)
[2]基于支持向量機(jī)技術(shù)的《紅樓夢》作者研究[J]. 施建軍.  紅樓夢學(xué)刊. 2011(05)
[3]基于條件隨機(jī)場（CRFs）的中文詞性標(biāo)注方法[J]. 洪銘材,張闊,唐杰,李涓子.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2006(10)
[4]基于層疊條件隨機(jī)場模型的中文機(jī)構(gòu)名自動識別[J]. 周俊生,戴新宇,尹存燕,陳家駿.  電子學(xué)報(bào). 2006(05)



本文編號：3170023