【摘 要】
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理论、方法的研究是学科不断发展前行的动力,了解掌握学科领域当前理论及方法的应用、发展情况是一项十分重要的工作。本文利用命名实体识别任务的分支——术语识别,对情报学
【机 构】
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南京大学信息管理学院,江苏省数据工程与知识服务重点实验室
【基金项目】
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国家社会科学基金重大招标项目“情报学学科建设与情报工作未来发展路径研究”(17ZDA291),“江苏青年社科英才”人才培养项目,“南京大学仲英青年学者”人才培养项目
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理论、方法的研究是学科不断发展前行的动力,了解掌握学科领域当前理论及方法的应用、发展情况是一项十分重要的工作。本文利用命名实体识别任务的分支——术语识别,对情报学理论方法进行研究,通过采集我国近20年来情报学领域相关文献20000篇左右,应用深度学习模型——Bi-LSTM-CRFs进行大规模语料训练与测试,通过实验验证其可行性并探究各实验变量对模型效果的影响,以求最大限度提高模型识别的效果。实验结果表明,对于理论方法术语等复杂实体,基于词切分的语料识别效果要优于基于字切分的语料;术语实体的长度对于识别效果
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