本文關鍵詞：面向情報研究的文本語義挖掘方法述評

  更多相關文章： 文本語義挖掘 情報分析 主題演化 技術挖掘

【摘要】：【目的】對主要的文本語義挖掘方法及其在情報研究中的應用進行綜述分析。【文獻范圍】集中選擇近10年國內(nèi)外主流的文本語義挖掘方法在情報研究領域的應用以及少數(shù)此前的代表性研究和文本語義挖掘方法的進展研究�！痉椒ā糠謩e概括介紹詞、句子和篇章粒度的文本語義挖掘方法、算法,并通過主題演化和技術挖掘領域的實際應用進行方法剖析�！窘Y果】文本語義挖掘方法與傳統(tǒng)的情報分析方法相比,主要彌補了兩個缺陷:側重于分析結構化的數(shù)據(jù),無法處理多種異構的數(shù)據(jù)源;分析停留在統(tǒng)計語法層面,沒有深入到文本的語義信息�！揪窒蕖績H對主流的文本語義挖掘方法以及在科學研究領域的應用進行綜述分析,研究不全面�！窘Y論】文本語義挖掘方法彌補了傳統(tǒng)情報分析方法的不足,是情報研究方法的重要發(fā)展方向,隨著方法的成熟,下一步研究重點是外部語義資源的豐富。
【作者單位】： 山東理工大學科技信息研究所;
【關鍵詞】： 文本語義挖掘 情報分析 主題演化 技術挖掘
【基金】：國家社會科學基金一般項目“未來新興科學研究前沿識別研究”(項目編號:16BTQ083)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 21世紀伊始,網(wǎng)絡信息及通訊技術的發(fā)展造成電子信息爆炸,數(shù)據(jù)量每天以EB的單位增長,IDC和EMC聯(lián)合發(fā)布的“2020年的數(shù)字宇宙”報告預測到2020年,全球數(shù)字宇宙將會膨脹到4000EB,根據(jù)調(diào)查結果和服務器容量調(diào)查可以得到一個相對合理的推斷:目前,全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量中僅有1%左右的數(shù)

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