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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。
人工智能通过语料提取规则引言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能的技术和系统。
它通过模仿人类的思维、理解、学习和决策能力，来完成各种任务。
语料提取规则是人工智能领域中的一项重要技术，它可以帮助机器从大量的语料库中提取出有用的信息和规则。
本文将介绍人工智能通过语料提取规则的应用。
1. 语料库的概念语料库是指用于语言学研究的一种数据资源，它包含了大量的自然语言文本。
语料库可以是书籍、报纸、网页、社交媒体等各种形式，它反映了人们在不同语境下的语言使用习惯和规律。
2. 语料提取规则的意义语料提取规则是指通过对语料库中的文本进行分析和处理，从中提取出有用的信息和规则。
这些信息和规则可以用于自然语言处理、机器翻译、信息检索等领域。
通过语料提取规则，机器可以更好地理解和处理自然语言，提高人工智能系统的智能水平。
3. 语料提取规则的基本原理语料提取规则的基本原理是通过分析语料库中的文本，从中找出重要的词汇、短语、句子等信息，并建立相应的规则。
这些规则可以是基于统计的方法，也可以是基于规则的方法。
通过这些规则，机器可以对新的文本进行分析和处理，从而实现对自然语言的理解和应用。
4. 语料提取规则的应用领域语料提取规则在人工智能领域中有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：4.1 自然语言处理语料提取规则在自然语言处理中起着重要的作用。
通过对语料库中的文本进行分析和处理，可以提取出词汇、短语、句子的频率分布、语法规则等信息。
这些信息可以用于词性标注、句法分析、语义分析等任务，从而实现对自然语言的理解和处理。
4.2 机器翻译语料提取规则在机器翻译中也是非常重要的。
通过对双语语料库进行分析和处理，可以提取出翻译规则、翻译记忆等信息。
这些信息可以用于机器翻译系统，帮助机器更好地进行翻译，提高翻译质量和效率。
4.3 信息检索语料提取规则在信息检索中也有广泛的应用。
通过对大规模的文本语料库进行分析和处理，可以提取出关键词、短语、句子的相关性等信息。
基于知识图谱的智能语义搜索技术研究随着人工智能技术的不断发展和普及，人们对于智能搜索技术的需求也越来越高。
传统的搜索引擎虽然能够帮助用户快速地获取到大量的信息，但是它们往往只能提供与关键词相关的结果，而不能真正理解用户的需求，使得搜索结果的准确性和个性化程度有限。
因此，基于知识图谱的智能语义搜索技术成为了当下研究的热点之一。
知识图谱是一种基于图论理论的结构化知识表示模型，它能够将现实世界中的实体、属性、关系等信息以节点和边的形式组织成图。
基于知识图谱的智能语义搜索技术通过对图谱中的实体、属性、关系等元素进行建模和分析，进而实现对用户查询意图的深度理解和智能匹配。
基于知识图谱的智能语义搜索技术主要分为以下几个步骤：一、建立知识图谱建立知识图谱是整个搜索技术的基础和前提。
知识图谱需要通过收集、整理和挖掘大量的结构化和半结构化的数据，包括百科知识、自然语言文本、数据统计等。
通过对这些数据进行处理，构建图谱中的实体、属性和关系的模型。
建立知识图谱的难度在于如何保证图谱的完整性、准确性和时效性。
二、查询分析在知识图谱中，查询语句往往不能直接映射到图谱中的实体、属性或关系上，需要先通过自然语言处理技术对查询语句进行分析和理解。
查询分析的技术包括词法分析、句法分析、语义分析等，目的是将用户的自然语言查询语句转化为图谱中的对应实体、属性或关系。
三、语义匹配在查询分析的基础上，需要对查询语句进行语义匹配，找到与用户查询意图密切相关的实体、属性和关系。
语义匹配的关键在于如何衡量查询语句与图谱中的实体、属性和关系之间的语义相似度，以及如何选择最匹配的结果返回给用户。
基于图谱的语义匹配技术可以有效地解决信息断片化和信息孤立问题，提高搜索结果的准确性和个性化程度。
四、结果展示基于知识图谱的搜索结果展示需要遵循一定的规则和逻辑，以符合用户的直观感受和搜索体验。
例如，可以采用“直接引用”、“流程引导”、“半自动展示”等不同的方式进行结果展示。
汉语句法树库标注体系∗周强清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室北京100084zhouq@摘要：语料库的句法标注是语料库语言学研究的前沿课题。
本文在研究和总结国内外句法树库标注实践的基础上，提出了一套汉语真实文本的句法树标注体系。
它以完整的层次结构树为基础，对句法树上的每个非终结符节点都给出两个标记：成分标记和关系标记，形成双标记集的句法信息描述体系。
目前，这两个标记集分别包含了16和27个标记，对汉语句子的不同句法组合的外部功能分布和内部组合特点进行了详细描述。
在此基础上，我们开发完成了100万词规模的汉语句法树库TCT，对其中各种复杂语言现象的标注实践显示了这套标注体系具有很好的信息覆盖率和语料适应性。
关键词：句法树库，标注规范，语料库语言学Annotation Scheme for Chinese TreebankZHOU QiangState Key Laboratory of Intelligent Technology and SystemsDept. of Computer Science and TechnologyTsinghua University, Beijing 100084zhouq@ABSTRACT: The syntactically annotated corpora, commonly called ‘treebanks’, play an important role in empirical linguistics as well as in machine learning methods in natural language processing. After a brief summarization of several treebank annotation of different language, we proposed a new annotation scheme for Chinese treebank in this paper. Under this scheme, every Chinese sentence will be annotated with a complete parse tree, where each non-terminal constituent is assigned with two tags. One is the syntactic constituent tag, which describes its external functional relation with other constituents in the parse tree. The other is the grammatical relation tag, which describes the internal structural relation of its sub-components. These two tag sets consist of 16 and 27 tags respectively. They form an integrated annotation for the syntactic constituent in a parse tree through top-down and∗本项研究得到国家自然科学基金（项目号：69903007和60173008）、国家973基金（项目号：G1998030507，G1998030501A-03）、国家高技术研究发展863计划（项目号：2001AA114040）资助。
智能问答系统关键技术研究项目引言概述：智能问答系统是一种基于人工智能和自然语言处理技术的应用，旨在提供与人类对话类似的交互方式，帮助用户解决问题并获取相关信息。
为了实现这一目标，智能问答系统需要依赖一系列关键技术，本文将对这些关键技术进行研究与探讨。
正文内容：一、语义理解技术1. 文本解析：对输入的自然语言句子进行分析与处理，将其转化为可理解的内部表示形式。
2. 语义角色标注：识别句子中的动词、名词等成分，并为其关联上相应的语义角色，以支持句子的语义理解。
3. 实体识别与链接：识别句子中的实体 (如人物、地点、组织等)，并将其链接到知识库中的相应实体，以便进行后续的关联推理与查询。
二、知识表示与存储技术1. 知识图谱构建：将海量的结构化和半结构化数据进行融合，构建一个包含丰富实体关系及属性的知识图谱。
2. 知识表示学习：利用深度学习技术，将知识库中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，以便进行更高效的相似性计算和语义推理。
3. 知识更新与维护：定期对知识图谱进行更新和维护，及时加入新的信息和删除过时的数据，以保持知识的时效性和准确性。
三、问题解析与推理技术1. 问题分类与归类：将用户提出的问题进行分类归类，以便系统能够更好地理解问题的意图并采取相应的解决策略。
2. 信息检索与过滤：通过查询知识图谱或其他数据库，筛选出与问题相关的信息并进行排序，提高问题回答的准确性和效率。
3. 推理与推理机制：通过逻辑推理、规则推理等技术，基于已有的知识和问题的上下文信息，进行问题答案的推测和推理。
四、问答生成与展示技术1. 答案生成：根据问题的意图和上下文信息，生成符合用户需求的问题答案，可以是文本形式的、图像形式的或其他形式的答案。
2. 答案评估与排序：根据答案的准确性、完整性和可信度等指标，对生成的答案进行评估并进行排序，以便选择最优的答案进行展示。
3. 界面设计与交互优化：设计用户友好的交互界面，提供多种交互方式（如文字输入、语音输入等），以便用户更方便地进行提问和获取答案。
