National Science Library,Chinese Academy of Sciences
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基于文献的知识发现新近研究综述
No full text[目的]对基于文献的知识发现（Literature-based discovery，LBD）近十年的文献进行综述，有助于学界了解该主题的新近研究进展、发展趋势与面临挑战。[文献范围]使用“literature based discovery”、“literature AND knowledge discovery”、“文献知识发现”、“文献 AND 知识挖掘”在Web of Science、CNKI和百度学术中检索，限定文献发表时间为2010年-2020年，共筛选出72篇代表性文献进行述评。[方法]从研究对象、方法技术、结果评估与典型应用四个方面对文献进行归纳梳理，并总结LBD的发展趋势与面临挑战。[结果]研究发现LBD发展呈现出研究对象复杂化、分析方法智能化、发现结果丰富化与应用服务实践化的趋势；LBD在多源异构数据融合、知识发现可解释性、结果有效性评估、多领域专家协同方面面临重大挑战。[局限]本文主要基于文献对LBD新近进展进行综述，对LBD工具系统及产业界应用覆盖不够。[结论]作为情报学、信息学、数据科学的交叉研究领域，LBD对挖掘跨学科领域隐性知识与提供高质量学科化知识服务具有重要意义，但距离真正实现支持潜在的科学新发现还存在诸多挑战。</p
基于BERT的领域本体分类关系自动识别研究
No full text【目的/意义】实现对领域本体分类关系的自动学习识别，解决领域本体知识框架结构体系的自动化构建问题。【方法/过程】通过对领域本体分类关系自动识别的国内外研究现状及存在问题进行分析总结，以当前开源的先进的深度学习文本预训练模型BERT为基础，研究构建了基于BERT的领域本体分类关系自动识别模型，并以资源环境学科领域为例进行了实验研究和评估分析。【结果/结论】模型能够实现对领域本体分类关系的自动识别，识别方法和流程具有极大地通用性和可移植性，识别精度比传统方法有了较大提升。但由于受分类标注语料的质量限制，模型精度尚未达到峰值，有待进一步优化提升。</p
公众的科普偏好及影响因素——基于免费开放科技馆的多源数据统计分析
Get PDF基于中国219家免费开放科技馆的互联网平台信息、科技馆年度统计资料和第三方网 站评论数据，结合针对性的问卷调查，依据科学传播五要素模型，利用自然语言处理和可视 化等技术，开展科技馆科普影响力现状多源数据融合分析，探究了中国公众的科普爱好及其 影响因素。研究发现：公众对与生活实践密切相关的科学知识及方法的兴趣度较高，且乐于 接受以微信公众号、官方微博和官网为主的新媒体科普方式；科技馆的展示环境、内容和服 务等软硬件设施是公众关注的重点；女性对科技馆的关注度和表达意愿明显高于男性；重大 政策发布时间节点前后公众前往科技馆参观的意愿较强，可认为政策是影响免费开放科技 馆即时性传播效果的重要要素。</p
