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《文献信息检索》教学大纲一、课程基本信息1．课程代码：211212002．课程中文名称：文献信息检索课程英文名称：Information Retrieval3．面向对象：测绘工程4．开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院测量系5．总学时数：24讲课学时数：14，实验学时数：106．学分数：1.57．授课语种：汉语，考试语种：汉语8．教材：黄军左等。
文献检索与科技论文写作。
北京：中国石化出版社，2013.7 二、课程内容简介文献信息检索课程是中国地质大学信息工程学院针对测绘工程专业本科生开设的一门融理论、方法、实践于一体，培养学生创新意识和创新能力的科学方法课。
本课程由课堂教学和课间实习两部分组成，将信息检索的理论、方法和实践有机地融为一体。
具体内容涉及各种文献基础知识，文献管理工具的使用，网络信息资源检索，国内外文献数据库的使用方法，专利、学位论文和会议论文的检索方法，信息的综合利用等。
三、课程的地位、作用和教学目标本课程是为我校测绘工程专业的学生开设的一门专业选修课，针对对象主要是即将开展专业课学习的大一学生。
其目的是使学生获得一定的文献信息收集、整理、加工与利用能力，以利其在后期专业学习过程中，对本专业学科发展动态及先进专业技术有全面认识。
同时，通过本课程的系统学习，全面掌握科技文献检索方法，为将来走上工作岗位或进一步的深造打下一个坚实的基础。
通过本课程的学习，学生能够掌握文献信息检索的基础知识和技能，较为熟练地利用各种文献检索工具和网络学术数据库来查检、获取学习与研究中所需的文献信息，并对有关的信息安全与知识产权方面的法律法规和常识有一定的了解，初步形成负责任地使用文献资源的意识与观念。
四、与本课程相联系的其他课程专业英语阅读，科技文献写作五、教学基本要求1.使学生了解文献、信息、信息检索的基本概念，文献类型、数据库的类型、图书的分类体系、当代文献检索的途径、方法和基本步骤，引发学生对本门课程的重视和兴趣。
文献信息检索技术综述【摘要】介绍文献信息检索技术的发展过程,分析了网络文献信息检索的主要技术方法,以及今后文献信息检索的发展趋势。
【关键词】文献信息信息检索网络发展趋势一、前言据联合国教科文组织报道,目前世界上每年出版的文献已超过60万种，其中图书30万种，期刊15万种，其他形式的出版物15万种。
在我国仅期刊资源每年增长率就达到5% ～7%。
发表论文增长率为8%～9%。
面对如此巨量的文献资源，要从浩如烟海而又极其分散的信息中迅速、准确地查获自己所需要的信息资料，必须学会使用文献信息检索的方法。
文献信息检索，广义地说，是指将信息按照一定的方式组织和存储起来，并能根据信息用户的需要指出其中相关信息的过程，因此它的全称又叫“信息存储与检索”( Information Storage and Retriva1) 。
狭义地说，大多数人讲到信息检索时，一般只涉及“取”，即主要关注如何从存储的信息集合中快速获取各种需要的信息。
本文也主要从文献信息检索的概念、发展历史、主要文献检索方法及文献检索的发展趋势作一般概述。
二、文献信息检索技术的发展过程2.1手工检索方式检索方式主要以手工操作为主，这种检索既费时、费力，而且检索效率也很低。
其中包括纸质文献的检索和缩微式检索。
中国最早的检索工具是西汉刘向、刘歆父子整理编撰的摘要性书目《别录》和《七略》，世界上第一种文摘性科学期刊是1665年1月5日在巴黎创办的《学者周刊》以及著名的《美国工程索引》、《科学引文索引》、《科技会议录索引》等都属于手工检索工具。
2. 2脱机检索方式信息检索逐步实现了计算机检索中的单机批处理检索。
包括计算机可读文献磁带和磁盘检索以及光盘数据库检索。
机读磁带、磁盘检索实现了一种输入多种输出。
光盘数据库比磁带和磁盘有更大的存储空间,且存储速度更快，如《中国专利检索光盘》、《中国学术期刊全文数据库光盘版》等。
这是计算机检索的第一阶段。
2.3计算机联机检索方式进入20世纪70年代，计算机软、硬件技术不断进步，分组数字通信技术和实时操作技术发展迅速，出现了一台主机带多个终端的系统。
语言大模型在信息检索与文本摘要中的应用1. 概述随着人工智能技术的快速发展，语言大模型成为信息检索与文本摘要领域的重要应用之一。
语言大模型将自然语言处理和深度学习相结合，通过大规模语料的学习和预训练，在信息检索和文本摘要中展现出强大的能力。
本文将探讨语言大模型在信息检索与文本摘要中的应用，并分析其优势和挑战。
2. 语言大模型在信息检索中的应用语言大模型在信息检索中可实现以下应用：2.1 语义匹配传统的信息检索中，通过关键词匹配进行检索。
而语言大模型可以理解更加复杂的语义关系，通过对用户查询和文档内容的语义表示进行匹配，提高信息检索的准确性和召回率。
2.2 搜索推荐语言大模型通过学习用户历史查询和点击行为，可以为用户提供个性化的搜索推荐，提高搜索体验和用户满意度。
2.3 文本分类语言大模型可以对文档进行自动分类，将其归入相应的类别，方便用户进行分析和筛选。
这在大规模的文本数据中尤为重要，能够提高信息检索的效率。
2.4 问答系统语言大模型可以作为基础模块用于构建问答系统，通过理解用户的问题并从大量数据中获取答案，提供准确的回答和解决方案。
3. 语言大模型在文本摘要中的应用文本摘要是从大篇幅文本中提取关键信息的过程，语言大模型在文本摘要中发挥了重要作用：3.1 抽取式摘要语言大模型可以通过对文本进行语义理解和关键信息的提取，生成抽取式摘要，准确地呈现原始文本的关键要素。
这种方法适用于保留原文信息的需求场景。
3.2 生成式摘要语言大模型可以利用生成模型，根据对文本的理解和训练数据的学习，生成新的摘要内容。
这种方法适用于需要新颖性和创造性的场景。
但是生成式摘要在语义准确度和语法流畅度上仍存在挑战，需要进一步的改进和优化。
4. 语言大模型的优势和挑战4.1 优势语言大模型在信息检索与文本摘要中具有以下优势：- 语义理解能力强，可以理解复杂的语义关系，提高信息检索的准确性。
- 学习能力强，通过大规模数据的学习和预训练，具备较高的知识迁移能力和泛化能力。
重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向，它综合运用了各种自然语言处理技术。
目前，国内外有很多的科研机构参与了英文问答技术的研究，甚至己经有相对成熟的英文问答系统，但是参与中文自动问答技术研究的科研机构并不是很多，而且基本没有成型的中文问答系统。
本文正是对中文问答技术研究的一个探索。
基于自然语言处理的中文问答系统包括五个主要组成部分：问题理解、信息检索、信息处理、答案抽取、ＦＡＱ模块五个子系统。
信息检索模块是自动问答系统中最重要的模块之一，检索的结果对后面的处理，以至找到问题的正确答案都有很大的影响，同时它也是智能咨询系统、机器对话等研究的重要方面。
本文充分结合了汉语语言的特点以及计算语言学的技术，对问答系统中信息检索模块进行了深入分析，指出了在实际的使用问答系统的时候，用户的回答质量参差不齐。
我们不但要尽量检索相似度高的文档，而且还希望检索出来的文档的质量尽可能的好，而传统的信息检索中常用的四种数学模型：布尔模型、模糊逻辑模型、向量模型和概率模型以及基于语言模型的信息检索模型在计算相似度的时候都没有考虑到问题的质量。
本文通过最大熵方法用困惑度、序列模型、词的搭配作为特征来评估文档的质量，最后利用翻译模型把问题质量成功的集成到检索模型中。
最后，我们从社区问答系统中抽取问答对作为语料进行测试，试验结果表明引入文档质量到检索模型中比传统的检索模型能取得更好的试验结果。
关键词：问答系统，信息检索，文档质量，语言模型，最大熵我本沉默ＥＬＩＺＡ扮演一个心理学专家的角色，采用启发式的心理疗法，通过反问应对精神病人的提问，诱导病人不停地说话，从而达到对病人进行心理治疗的目的。
１９７１年，Ｗｉｎｏｇｒａｄ利用ＭＡＣＬＩＳＰ语言开发了ＳＨＲＤＬＵ问答系统。
ＳＨＲＤＬＵ包括解析器、英语语法识别器、语义分析器、一般问题解答器等。
该系统主要是用于儿童积木话题，并且取得了较好的效果。
科研中语料的定义
在科研中，语料通常指的是用于研究和分析的文本数据集。
这些文本可以是各种类型的，例如：
- 自然语言：包括但不限于新闻文章、小说、诗歌、论文等。
- 对话数据：如聊天记录、客服对话等。
语料可以用于多种自然语言处理任务，例如：
- 语言建模：通过分析语料中的语言模式和规律，构建语言模型。
- 信息检索：利用语料进行关键词搜索和文档分类。
- 机器翻译：使用语料训练机器翻译模型。
- 情感分析：分析语料中的情感倾向，例如积极、消极或中性。
- 文本生成：基于语料生成新的文本，如文章创作、对话生成等。
选择合适的语料对于科研的成功至关重要。
语料应该具有代表性、广泛性和可靠性，以确保研究结果的有效性和可重复性。
智能信息检索研究范式的演进、反思与前瞻潘正源;李樵;李月琳;孙劲松【期刊名称】《图书馆论坛》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】随着人本AI重要性日益凸显,智能信息检索研究受到越来越多的关注。
为更清晰地了解智能信息检索研究现状,文章着重分析智能信息检索研究范式的演进,揭示并反思其演进历程。
采用主题分析法,分析183篇智能信息检索文献,归纳研究范式与主题,综述已有研究发现和成果,揭示发展现状,讨论发展前景。
研究发现:智能信息检索研究存在“技术”“技术+用户”“人本”等3种研究范式。
技术范式主要关注优化语料库和语义分析、信息分类和结果排序等,以提升检索精度。
“技术+用户”范式聚焦通过优化个性化检索、信息安全、多媒体检索等技术,满足用户需求。
人本范式主要探究人与系统的交互、人本系统设计以及技术伦理。
未来,技术范式研究需突破传统信息检索技术研究目标的限制,规避AI技术应用风险,创新技术;“技术+用户”范式研究需向智能交互信息检索迈进,实现用户需求与技术的深度融合;人本范式相关研究潜力大,需聚焦体验和伦理,推进人本智能信息检索理论与实践的发展。
【总页数】14页(P137-150)【作者】潘正源;李樵;李月琳;孙劲松【作者单位】南开大学商学院信息资源管理系;南开大学信息行为科学研究中心【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.从"智能信息检索"看微软前瞻性课程2.中国哲学范式的反思与前瞻（专题讨论）——“中国哲学”和“Philosophy”3.中国哲学范式的反思与前瞻（专题讨论）——20世纪中国哲学的三种基本理论范式述评4.新时期中国马克思主义哲学研究范式:反思与前瞻——第七届马克思哲学论坛述评5.中国哲学范式的反思与前瞻（专题讨论）——转变中的中国哲学范式的自我反思和期望因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
