四川数字图书馆文献知识平台

    嵌入式知识链分析：读者文献搜索时，系统实时感知、分析当前搜索结果的TopN篇文献，并在原始搜索结果界面无缝嵌入了一个《知识链分析》服务模块。嵌入的《知识链分析》服务由语义脑图（SemanticMindMap,左侧子窗口）以及相关文献揭示（右侧子窗口）两部分组成）。语义脑图突破传统搜索结果文献列表显示的局限性，以读者搜索词（左侧一列，也称之为中心节点）为起点，向右列依次推导形成一个5列12行的近50个细分概念的关联矩阵。并且，依据和搜索词的语义关联层度，所有细分节点又分为直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）。任意节点的右上数字角标可以迅速定位到当前细分概念的相关文献。任意概念选作为兴趣点时（黑色背景），系统会启发式推导出当前兴趣点的所有直接关联概念（灰色背景显示）。左上角标是直接关联的文献。蓝色右下角标提示当前概念是**节点和兴趣节点之间潜在的知识衔接节点。在相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的细分概念（红色下划线）。也可以查看该概念词所有的相关文献。上海半坡数字图使馆可以转储读者所阅读的文献知识全文，为图书馆介入知识发现与服务奠定文献储备的基础。四川数字图书馆文献知识平台

    其知识图谱涵盖心血管科、呼吸科、消化科、神经内科、肾脏内科、内分泌科、沾染科、科、免疫科、普通外科、妇科、儿科等12大专科、4000余种疾病。从典型到非典型症状，从常见病到罕见病全覆盖，能够做到周密多专科精确辅诊，还可向医生提供可能的鉴别诊断、查体、检验检查等指导，并精细对症建议方。从电子病历到AI医生奕诊智能的创始人兼CEO戈家霖是斯坦福大学跨人工智能、工程经济、计划管理3学门博士。人工智能的应用场景广阔，戈家霖先后创办了8家科技公司，其中4家与人工智能技术相关。戈家霖博士告诉动脉网，“AI+医疗”的想法其实早就存在于自己的脑海中。美国对电子病历的详细程度要求非常高，1999年，戈家霖博士带领团队进入电子病历领域时就希望能借助AI的力量，但当时的技术水平和硬件设施都不足以支撑项目的推进，因此他们决定先做知识结构化的筑底工程。戈家霖博士的团队做出了世界上终终早结构化的电子病历系统，供百余家医院及医疗机构使用。经过10多年的沉淀，搜集了超过4亿5千万份完整病历数据量。有了大量的数据积累，戈家霖博士开始以电子病历为基础，打造一个真正的人工智能医生。“全专科诊断是AI领域中的喜马拉雅山。江西信息文献知识案例文献知识到底是什么？

    上海半坡的《数字图书馆文献利用评价》系统采用的比较新文献中枢网关技术。该方案是以实时感知为其主要特色。1、针对现有多种异构文献资源数据库，为满足文献利用评价、提高图书馆文献服务水平而实现的一个数字图书馆增值服务平台。2、是一个以单篇文献个性化阅读为基本粒度的文献利用统计分析系统。将会成为图书馆一种全新的馆藏数字资源和读者服务效用评价的实用管理工具。3、文献中枢网关的实时和中枢特性，可以使系统实时感知读者信息滥用行为，及时中止读者的恶意文献下载。4、可以使系统实时感知读者的信息需求（当前搜索词及所阅读下载的文献），及时推送个性化的文献服务。5、可以转储读者所阅读的文献全文，为以后图书馆介入知识发现与服务奠定文献储备的基础。

    Facade模式一站式搜索上海半坡网络技术有限公司自主知识产权的一站式搜索通过Façade接口屏蔽了各种文献资源的异构性以及业务变化对文献服务的影响，独辟蹊径地无缝集成各种异构数字文献资源，实现一次性实时多个文献数据库的并发搜索（发明专利：ZL20121）。《致汇®一站式学术搜索》的搜索特色：文献数据源类别可选（期刊数据库、论文、专利等类别）；参与一站式搜索的文献数据库可选；标题、关键词、摘要、作者、作者单位等多搜索字段可选（默认全字段）；可以限定搜索字段（标题、关键词、摘要、作者、作者单位等）；可以设定搜索年代及跨度范围；多搜索词组合检索（具备与、或、非等3种搜索算符）；跨语言同步搜索（中文搜索词自动或手动转换为对应英文搜索词）；当读者获得初步检索结果后，还可以修正检索式（二次检索），从而提供更精细的文献查询手段，给读者以更好的搜索体验。 怎么去检索文献资源？

文献阅读分析及其指引：语义脑图的读者服务界面是：左侧部分显示语义脑图。右侧部分显示语义概念所对应的文献内容。

在文献内容显示部分，当鼠标移动到某一篇具体文献时，系统会以红色底线加亮显示当前文献中可能的语义概念。

继续移动鼠标到某一个具体语义概念，本示例中的“etilolgy”，弹出框可以显示该概念术语在Top-N文献中的文献数。点击弹出框中的“新的语义脑图”，系统会在界面左侧窗口，重新绘制一幅以“etilolgy”为起点的新的语义脑图。 知识文献用来干些什么?山西信息文献知识哪家好

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。四川数字图书馆文献知识平台

    语义关联矩阵:首先，语义脑图从当前所截获的文献中提取若干概念性语词。例如读者搜索“硫化氢”，系统会从当前搜索结果文献的文本中实时提炼出脱硫剂、地下水、气相色谱法、缺血、自噬、氨氮、污水处理厂等若干文本语词。之后，语义脑图以一个5列12行的关联矩阵来表达概念语词之间的语义关系：将读者搜索词排列在矩阵的左侧一列作为起始中心节点，后续右侧各列选词由左邻侧列的概念语词关联推导产生，同一列内概念语词按语义权重降序排列。然后，各个概念语词依据和中心节点（搜索词）的语义关联度，在语义脑图中表现为：中心节点（搜索词），直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）等三个层级的语义关系。也就是说，将传统搜索引擎按年代（或按相关度）降序排列搜索结果的单一维度模式，提升为一个围绕着读者搜索词一次性展开近50个概念语词的具备语词间层级关联和权重有序的二维语义关联矩阵（发明专利，PCT国际专利CN2018/081327，美国专利:16314840）。任意概念节点的右上数字角标（表示相关文献数）可以迅速定位链接到当前细分概念的相关文献。四川数字图书馆文献知识平台

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