【摘 要】
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[目的/意义]科学论文中的图、表等科学数据(文内数据)蕴含有丰富的知识内容。基于细粒度语义组织的文内数据发现有效聚合文献、科学数据两类科研产出,为未来实现全领域、全维
【机 构】
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中国科学院文献情报中心,中国科学院大学经济与管理学院,深圳大学图书馆
【基金项目】
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广东省哲学社会科学规划学科共建项目“支持深度知识发现的文内数据与文献关联研究”(项目编号:GD18XTS07),教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于成熟度视角的高校图书馆科学数据管理服务能力评价研究”(项目编号:19YJC870028)
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[目的/意义]科学论文中的图、表等科学数据(文内数据)蕴含有丰富的知识内容。基于细粒度语义组织的文内数据发现有效聚合文献、科学数据两类科研产出,为未来实现全领域、全维度、全粒度、全类型的深度知识发现奠定基础。[方法/过程]梳理、对比、分析现有3类文内数据的发现模式,尝试构建面向细粒度内容描述的文内数据本体,揭示文内数据的显性特征、内容特征以及与其他类型科学产出的关联特征。[结果/结论]从面向应用的角度,提出基于本体的文内数据知识发现技术框架,细化“信息抽取—语义标注—关联应用”技术路线,针对关键点技术进行
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