[目的/意义]全面梳理近年来国内外非遗数字化保护的研究重点,进一步拓展其资源描述、语义揭示研究的理论内涵与外延,为促进我国非遗数字化技术发展、文化传承与传播提供新的思路。[方法/过程]借助信息空间理论,对非遗数字化资源描述与语义揭示问题进行全面综述,提出面向传承与传播的非遗数字资源描述与语义揭示多维度研究框架,并阐明现阶段的研究重点及不足之处。[结果/结论]非遗资源的语义描述与知识传播还需要大众广泛参与,这将有助于不同用户学习、交流与创新相关非遗知识,解决非遗知识传播与创新中出现的问题。
[目的/意义]为缩小博物馆图像检索中的语义鸿沟现象,探究社会标签及其分类机制在博物馆资源组织中的应用价值,以期进一步推进文化遗产在博物馆中的虚拟展示并提高其资源访问率。[方法/过程]将现有的图像需求表达分类框架进行扩展,构建社会标签分类模型,搭建社会标签分类平台,研究标签分布与用户语言表达规律。[结果/结论]研究表明:用户更偏好描述图像的主题内容而非其外部特征,更习惯使用通用类型的语词来表达图像主题内容,更倾向于描述人或物的相关内容。
[目的/意义]非遗图片资源社会化标签是大众对图片内容的意识反映,蕴含丰富的知识价值。研究标签之间的关联关系有助于构建针对标签的非遗图片资源主题导航,并对非遗图片资源的组织和展示提供参考。[方法/过程]从标签关联视角探讨非遗图片资源网站社会化标签之间的关联关系,构建关联标签网络和共标签网络,对其进行社会网络分析和对比,并采用可视化方法对主题特征进行展示。[结果/结论]所分析的非遗图片资源社会化标签存在一定主题特征,便于从用户角度组织和利用非遗图片资源,促进非遗文化的传承。
[目的/意义]对舞蹈类非物质文化遗产及其社会化标签的存在形式与结构进行调查,提出利用改进的关系强度计算方法来计算社会化标签网络中舞蹈类非物质文化遗产之间隐性的知识关联。[方法/过程]首先梳理舞蹈类非物质文化遗产的存储状态;其次探讨舞蹈资源社会化标签的存在形式,并构建其社会化标签网络模型;然后提出基于SNA的舞蹈类资源改进的关系强度计算方法;最后通过实际数据对所提方法进行实证检验。[结果/结论]实验结果表明,基于SNA的舞蹈类资源关系模型能够有效挖掘不同舞蹈类非物质文化遗产之间的隐性知识关联,并具有实际的可操作性。
[目的/意义]网络社区的出现推动了网络阅读行为的展开,以社会临场理论为基础,研究网络社区用户阅读行为的影响因素并构建概念模型,为进一步促进网络社区阅读环境建设,推动阅读行为的开展,提升阅读效果提供理论借鉴。[方法/过程]应用社会临场理论、满意度理论,通过问卷调研法,在对197名网络社区用户进行调研的基础上,运用结构方程法,通过SPSS 17.0与LSIREL 8.7,就网络社区社会临场感对用户阅读行为发挥作用的机制进行实证研究。[结果/结论]结构方程检验结果显示,网络社区社会临场感对用户阅读行为发挥正向作用,即网络社区用户社会临场感越强,阅读行为发生的可能性越高;用户满意度在社会临场感与用户阅读行为之间发挥了完全的中介效应。
[目的/意义]对国外高校图书馆的学术出版模式进行调研分析,为国内高校图书馆出版服务提供指导和借鉴。[方法/过程]采用文献回顾的方法,对国外大学图书馆出版服务理论与实践进行系统梳理,然后在调研图书馆出版联盟发布的2014-2016年《图书馆出版指南》基础上,阐述国外高校图书馆的学术出版服务的实践进展,对图书馆出版的组织形式、经费来源及服务内容等进行深入剖析与总结。[结果/结论]总结图书馆出版服务的特点,并对我国图书馆界开展出版服务提供参考和借鉴。
[目的/意义]考察加拿大高校图书馆学科服务发展现状,发掘其对国内学科服务的参考价值。[方法/过程]筛选出10所加拿大高校图书馆,运用网络调查法和E-mail核查法对其学科服务现状进行调查研究。[结果/结论]调查结果表明:加拿大高校图书馆注重学科服务细节;学科服务深入到每一个读者的学习、研究过程;提供贴心的保姆式服务;形成多方位、立体化信息素养培训教育体系。
[目的/意义]分析首届高校图书馆阅读推广大赛优秀案例的特点与存在的不足,为各高校图书馆阅读推广工作提供最新的参考依据。[方法/过程]首届全国高校图书馆阅读推广案例大赛入围决赛的优秀作品不仅是典型的成功案例更代表着阅读推广未来的发展方向。利用网络调研法和文献调研法对这些作品进行剖析、梳理和总结,并讨论高校图书馆在阅读推广工作中的进展与缺憾。[结果/结论]高校图书馆阅读推广应联合多方资源,实现内容形式多样化、宣传渠道多元化,努力发展自主原创品牌活动,并建立相应评价体系,及时全方位地对活动效果进行检验,以不断提高阅读推广工作质量。
[目的/意义]潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库(关键词、摘要、关键词+摘要)进行LDA主题抽取效果的评价,以揭示不同语料库的主题抽取效果,提高LDA在科技情报分析中的应用效果。[方法/过程]对上述3种语料库下的LDA主题模型进行对比研究,采用基于查全率、查准率、F值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。[结果/结论]通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现,无论是从定量分析还是从定性分析来看,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。
[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。
