文献知识发现基本参数
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文献知识发现企业商机

    由于记录知识、信息的载体和记录方式的不同,在世界的不同区域和在不同的时代,人们使用过不同形式的文献。如古埃及的纸草文献、古代两河流域的泥板文献、欧洲的羊皮文献、中国古代的甲骨文献、金文文献、简牍文献等。造纸术及印刷术发明以后,纸质文献在全世界使用,至今仍是主要的文献形式。纸质文献种类繁多,其中图书、期刊、报纸等对人类保存和传播知识、信息起了巨大的作用。19世纪后半期以来,出现了多种非纸质的新型文献,包括音像文献(视听资料)、缩微文献、机读文献等。这些文献的特点是以音像等代替文字,以胶片、磁带等代替纸张,以感光、录音技术等代替印刷。它们的出现使文献的范围进一步扩大,文献的生产和传递更加迅速,知识、信息的存储和利用更加便捷。 上海半坡提供跨越多个异构文献知识数据库Façade模式的一站式搜索服务。数字图书馆文献知识发现咨询热线

图书馆电子资源越来越多,既有自建资源也有引进资源,尤其是引进资源,资源的类型、内容、结构、管理系统等存在很大差异,资源管理和检索使用极其不便,迫切需要建立一个整合图书馆各种资源的统一服务平台,实现对各种资源统一管理、统一检索。本案设计上充分借鉴了以往系统平台的开发和应用经验,吸取当前搜索引擎和资源整合中**前沿技术,**终实现了针对分布异构数字资源的整合检索系统。通过“一站式检索平台”,实现一次检索,即可搜索到图书馆的所有资源。解决了读者检索资源不方便的现状,提升资源获取效率,提高图书馆管理服务水平。平台设计中力图兼顾图书馆和读者两方面需求,尽可能保证平台有更好的稳定性,更快的检索速度,更强的兼容性。系统集成先进的搜索引擎技术,突破以往的基于数据库的简单检索模式,实现了章节和全文深度检索功能。安徽文献知识发现选择文献知识服务上海哪家公司做的好?

    由于文献的种类繁多,各具特色,不同类型文献所记载的信息内容也各有侧重,因此,首先了解文献的级别、类型、特点等知识,对进一步做好文献检索工作将有很大的帮助。依据文献传递知识、信息的质和量的不同以及加工层次的不同,人们将文献分为四个等级,分别称为零次文献、一次文献、二次文献和三次文献。1.零次文献这是一种特殊形式的情报信息源,主要包括两个方面的内容:一是形成一次文献以前的知识信息,即未经记录,未形成文字材料,是人们的口头交谈,是直接作用于人的感觉的非文献型的情报信息;二是未公开于社会即未经正式发表的原始的文献,或没正式出版的各种书刊资料,如书信、手稿、记录、笔记,也包括一些内部使用、通过公开正式的订购途径所不能获得的书刊资料。零次文献一般是通过口头交谈、参观展览、参加报告会等途径获取,不仅在内容上有一定的价值,而且能弥补一般公开文献从信息的客观形成到公开传播之间费时甚多的弊病。

起源(1)“文献”一词早见于《论语·八佾》,南宋朱熹《四书章句集注》认为“文,典籍也;献,贤也”。[2]所以这时候的文指典籍文章,献指的是古代先贤的见闻、言论以及他们所熟悉的各种礼仪和自己的经历。《虞夏书·益稷》也有相关的引证说明“文献”一词的原意是指典籍与宿贤。(2)宋代马端临《文献通考》中将文与献,作为叙事与论事的依据:“文”是经、史历代会要及百家传记之书;“献”是臣僚奏疏、诸儒之评论、名流之燕谈、稗官之记录,在他的影响之下,关于文献的认识,便只限于一般的文字记载,不能表达为文字记载的东西,则不能称之为文献。上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。

文献特征矩阵:为辅助读者研判一篇文献的相关性,检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。例如:依据关键词或者依据作者,对检出文献进行再聚类并揭示其所对应的相关文献。对于读者而言,有时,用户可能更加关心的是多个文献内容特征之间的相互关联,例如想了解某位作者可能所涉及的相关主题;想了解某个主题可能涉及的作者或其他文本自由词热点等等。由此,上海半坡的文献特征矩阵技术,依据实时一站式读者文献搜索结果的TopN篇,将诸如PubMed人工标引的主要主题词(MajorMeSH)、次要主题(MinorMeSH)、作者关键词、作者、篇名自由词等5列(字段),在同一个显示矩阵里以多维度模式对文献标识(元数据列)进行聚类细分(图),并且能够同时对各个节点相互间的关联关系进行揭示(聚焦节点及其聚焦相关节点)。从而,可以辅助读者更好地区分和识别相关兴趣点和兴趣文献(发明专项权利申请:)。信息社会,信息技术催生图书馆的转型发展。安徽文献知识发现选择

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文本语义脑图基本原理1、以读者当前搜索词作为启始节点(一起始列),后续(右侧)的第n列数据是由前n-1列的节点元素概念之间语义关联推导而得。2、共有4种不同的节点类型:中心节点(a),直接关联节点(b),间接关联节点(c),弱关联节点(d)。从搜索词(a)出发,体现a推导b,b推导c,c推导d的上下层级关联(启发式知识关联揭示)。3、单一列向量空间内,由上至下所有节点之间依据该文本概念词的语义权重和文献时序权重排序(语义概念权重有序)。4、任意概念节点右上数字角标表示其在当前Top-N搜索结果中的文献数。点击该文献数则链接至相应的命中文献(文本概念的细分聚类及其迅速定位)。5、选择语义脑图中任意节点(x)作为兴趣点(聚焦节点),可以进一步推导出该节点的所有直接关联节点(y)。(隐形识发现)6、兴趣聚焦操作时(x-y)左上角标指引聚焦关联文献。7、任意节点可以作为新的起始中心节点(a),重构一幅全新的语义脑图(扩散思维)。8、跨语言搜索时,系统可以同时分别生成中文和英文两张语义脑图。数字图书馆文献知识发现咨询热线

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