信息资源的开发和发展趋势

随着计算机技术和网络技术的飞速发展，传统的信息资源——文献、图书、档案等等已经远远不能满足社会的需要：一方面，信息资源的电子形式取代其传统形式已是一种趋势；另一方面，信息资源的类型急剧增加，加工处理难度越来越大，传统模式已经无法适应。作为情报的基础，信息资源的开发与利用已成为信息情报业的核心内容。但是信息资源与情报不同，它更多地具备公共品的属性——一本书可以使得很多人得到知识和享受，而情报则更偏向非公共品的属性——一条情报通常只对少数对象有价值。所以，信息资源的共享是信息资源建设的核心内容，否则，必然会由于信息的过度重复而产生信息“垃圾”。然而，在信息资源的开发利用和共建共享中，仅仅依靠组织和管理是不够的，恐怕我们还不得不求助于技术——比如网格技术……     

释《庄子》中"游"的范畴涵义

《庄子》提出了一系列的范畴语言，使用了许多特定的单子来传达和界定哲学涵义和范畴，诸如，“游”、“天”、“忘”等，这些字在当时具有约定俗成的准确的哲学涵义，又具有极大的外延性，其中“游”是《庄子》书中出现最频繁而极为重要的一个哲学范畴。分析“游”的哲学涵义及其所呈现的生动的理论形态，认清“游”的哲学和美学意义。     

结合预训练和自训练的法律信息抽取增强式方法

在“智慧法院”的建设中，法律信息抽取是法律人工智能任务中最基本的任务。目前，法律信息抽取方法主要基于深度神经网络的监督学习模型。由于现有的监督学习模型需要大量的标签数据，而人工标注的方式会提高法律信息抽取任务的成本，存在只有少样本情况下模型学习性能较差的问题。针对上述问题，提出一种结合预训练和自训练的法律信息抽取增强式方法。首先，利用大规模预训练模型和标签数据训练出一个教师模型；然后，利用改进的文本相似度计算公式从法律文书库中寻找出与训练集相似的无标签法律文本数据，再结合训练完成的教师模型对其生成伪标签数据；最后，将有标签数据和伪标签数据混合起来重新训练出一个学生模型用于下游的法律信息抽取任务。本文在2021法研杯提供的信息抽取数据集上进行验证。与基线模型进行对比，本文提出的结合预训练和自训练的法律信息抽取增强式方法取得了较好的抽取效果。     

基于外部知识筛选的主题文本生成技术研究

在自然语言生成任务中，主题文本生成是一项富有挑战性的工作，其主要难点在于：源信息量远小于目标生成的信息量.为了解决该问题，本文提出一个基于外部知识筛选的主题文本生成模型Trans K，通过引入与主题词相关的外部知识来丰富源信息，进而提高生成文本的质量.本文为了解决引入外部知识的“一词多义”问题，提出一种基于线性变换的主题向量计算方法，用于筛选和主题词语义一致的外部知识；提出一种基于注意力机制的外部权重计算方法，为每个外部词设定一个主题权重，使其更贴合文本语义；为了解决主题词（含候选词）在生成文本中反复出现的问题，提出一种基于多头注意力机制的内部权重计算方法.在EASSY数据集上的实验表明，与基线相比，Trans K生成文本质量的各项指标更优.此外，人类评估表明，该模型可生成与主题更相关、语言更连贯、且符合语义逻辑的文本.     

地理信息科学在智慧城市建设中的作用

针对智慧城市建设的需求和任务,提出了智慧城市建设的内涵、总体框架、核心技术、关键技术和应用领域,探讨了地理信息科学的形成与研究内容.基于地理位置与时间是信息的基本属性以及可视化是人类获取知识的主要途径2个基本事实,从理论支撑、多学科融合、位置感知、环境变化感知、基于时空多源数据整合、时空过程分析、可视化表达和软件平台支撑8个方面阐述了地理信息科学在智慧城市建设中的地位和作用.     

对数据、信息、知识和智慧的研究与思考

数据、信息、知识和智慧的关系是一个四层结构,智慧在顶层,数据在底层。通过原始观察及量度可获得数据,经过处理、建立相互关系后形成信息。对信息归纳演绎和集成提炼得到知识。而智慧是源于又超越知识的一个创新性思维或行动。知道如何甄别信息需要知识,而知道如何运用知识则需要智慧。拥有了稀缺的信息,便可能拥有更多的价值;掌握了领先的知识,便可能具有更强的竞争力;具备了超常的智慧,便可能取得更大的成功。     

从信息化浪潮到知识经济浪潮的思考:──信息与知识关系的进一步探讨

继信息化浪潮而来的知识经济浪潮，促使我们对信息和社会信息化与知识经济关系的进一步思考，尽管“信息”与“知识”的概念和有关理论已经被研究了数十年，但在当今全球信息化和知识经济浪潮的大环境中，进一步对它们的基本概念及相互关系做些研究与探讨似仍有必要。信息概念的拓展：人类社会中存在两种相互联系的基本信息类型，即本体层次的属性信息和认识层次的知识信息 信息论的研究是从通信领域开始的，人们在日常工作和生活中最容易理解的信息概念通常是“有用的消息”、得到的消息中的“原来不知识的内容”。人们曾定义：“信息是用…     

克里斯特瓦的“互文性”理论

克里斯特瓦在巴赫金理论的基础上提出了“互文性”概念。随着克里斯特瓦思想的发展，“互文性”概念的理论内涵得到了充实和深化。在其论著《诗歌语言革命》中，克里斯特瓦将精神分析理论融入到“互文性”概念之中，将“互文性”视为重构主体意识、反抗社会规约的革命性动力。同时，“互文性”是“文本”概念的属性，是马拉美、洛特雷阿蒙等人创造的“诗性语言”的内在特征。     

功能翻译理论下旅游翻译的灵活性

以功能翻译理论及其范畴内的相关理论为依据，对旅游翻译的原则、方法进行探讨，可以发现旅游翻译具有明显的信息型、召唤型特征。因此，功能翻译理论的核心概念即“目的论”是旅游翻译的方向标；文本功能类型分类说、功能对等、交际翻译等理论是采取灵活翻译策略的依据，而诺德的忠诚原则则是旅游翻译灵而不乱的质量保证。旅游翻译应该是一种灵活的动态顺应翻译。     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点。粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论，它作为研究知识发现的新型工具，能严格地处理不精确数据的分类问题，被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中。针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究，并介绍了数据集中挖分类规则的基本原理，同时利用RS理论中核和核值的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则，实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度。