信息文献知识系统

    文本语义脑图的算法基础：1、以读者当前搜索词作为启始节点（DI一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素在文献搜索结果中推导而得（概念之间同句共现关系）。2、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，反映列内语义节点的先后有序特性。3、任意概念节点右上数字角标表示其在搜索结果中的文献数。点击该文献数则显示相应的文献指引（基于文本概念的细分聚类）。4、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）。5、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献（隐性知识发现）。6、任意节点可以选作为新的起始重心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。文本语义脑图能够揭示一站式跨库搜索结果内文本信息之间多层次的语义网络关系并迅速定位检索命中文献。 文献知识资源的共享。信息文献知识系统

    文本语义脑图的算法基础：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列的节点元素在文献搜索结果中推导而得（概念之间同句共现关系）。2、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，反映列内语义节点的先后有序特性。3、任意概念节点右上数字角标表示其在搜索结果中的文献数。点击该文献数则显示相应的文献指引（基于文本概念的细分聚类）。4、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）。5、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献（隐性知识发现）。6、任意节点可以选作为新的起始重心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。文本语义脑图能够揭示一站式跨库搜索结果内文本信息之间多层次的语义网络关系并迅速定位检索命中文献。 图书馆文献知识案例文本语义脑图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。

    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。

    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。文献知识资源怎么查找？

    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、**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。 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。安徽文献知识有什么用

什么时候会用到文献知识？信息文献知识系统

    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（发明专利申请：）。 信息文献知识系统

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