文献知识发现有什么用

时间:2022年07月17日 来源:

文献属性是文献本身所固有的性质,可概括为四个方面:知识信息性、物质实体性、人工记录性、动态发展性,文献特征包括文献外表特征和文献内容特征两方面。它指文献载体直接可见的特殊表征,如文献的题名、责任者、序号、引证文献题名以及文献的类型、文种、出版事项、篇幅、开本、字体、出处等。它是识别文献的直接依据,某些外表特征具有检索意义,是检索工具著录的对象。文献外表特征是直观的、显面易见的,它影响着文献内容特征,也影响着文献的存储、利用和传递文献内容特征。它指文献内容所含信息和知识的特殊表征,如文献所属的学科门类、论述的主题对象、表达的基本观点和涉及的时间与空间范围等。它是判断文献价值的根本依据。文献的特征大概有什么?文献知识发现有什么用

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自20世纪90年代以来,因特网延伸至全球各个角落,并深刻地改变了人们的工作、生活、学习方式。社会知识与文献的生产传播因此出现了新的特点,对文献信息存取的认知也被赋予了新的意义,所有这些共同构成了一个全新的信息环境。现代的计算机网络技术,打破了地域和机构界限,超越了时间和空间的约束,使异地之间文献信息的快速交流、利用成为现实,比较大限度地为人们提供了一个文献获取的“自由空间”。 但是,信息时代的来临,任何一个图书馆都无法*靠本馆馆藏来满足读者对所有文献资源的需求,通过文献传递以实现资源共享而更好地满足读者的需求是大势所趋。文献传递是图书馆在数字环境下为了满足用户对本馆未收藏文献的需求而开展的服务,是目前高校图书馆文献信息资源共享行之有效的一种补救措施,其做法是图书馆针对本馆用户的文献需求,通过各种渠道向其他馆藏机构求助,争取尽量满足读者对文献信息的需求,以此解决本馆文献资源的空白。安徽文献知识发现销售电话怎么去检索文献资源?

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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。

文献传递是将用户所需的文献复制品以有效的方式和合理的费用,直接或间接传递给用户的一种非返还式的文献提供服务,它具有快速、高效、简便的特点。为满足用户对图书馆缺藏期刊论文、图书等文献的需求,更好地为教学科研服务,部分图书馆会为用户提供文献传递服务。文献类型包括期刊论文、学位论文、会议论文、科技报告、专项权利文献等。现代意义的文献传递是在信息技术的支撑下从馆际互借发展而来,但又优于馆际互借的一种服务。如果师生读者在学校图书馆现有的资源( 纸质资源和电子资源 ) 中找不到所需要的原文文献(主要为论文),您就可以到图书馆申请开展文献传递服务。通过开展文献传递服务,不仅缓解了图书馆经费、资源不足与读者日益增长的文献需求之间的矛盾,也对教学科研起到了很好的支撑作用。上海半坡提供实时的知识关联分析:从文献篇名、摘要的文本词汇层面来分析词汇之间的概念关联。

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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。掌握必备的文献知识是检索的基础。数字图书馆文献知识发现案例

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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。文献知识发现有什么用

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