基于Web的科学家论文库的设计、分析与实现
本文选题:科技文献信息系统 + 文本摘要 ; 参考:《南京邮电大学》2016年硕士论文
【摘要】:随着人类的科技的日新月异和科学研究的蓬勃开展,用户对科技文献信息系统提出了更高的要求。一个好的科技文献信息系统能够帮助研究人员更好的获取信息。其中,有效的解读和处理非结构化的科技文献数据是构建科技文献信息系统的关键问题。现有科技文献库对科技文献进行了一些基础管理,但是在分析和处理科技文献中的非结构化内容时存在局限性。另一方面,目前的科技文献信息系统并没有针对特定科学家建立信息管理机制,使得用户很难以科学家为信息单元了解其思想,也限制了科学家研究成果的传播。因此,本文设计和实现了一个具有非结构化数据处理能力的智能科学家论文库系统,满足人们对于科技文献的多种内容需求,提高用户获取信息的效率和体验。本文主要有以下贡献:(1)通过对IBM认知系统Watson调研,本文从基础数据层、接口层、应用层和视图层(Web页面)四个方面给出了科学家论文库的具体设计工作。应用层中包含一系列实际应用,这是系统的核心部分,也是系统智能性的体现。基础数据层和接口层为具体的应用研究服务。接口层提供了一系列公共接口对外提供底层数据的访问。视图层根据具体的应用为用户展示系统提供的信息。(2)本文实现了科学家论文库系统,并以文本摘要应用为例说明了如何利用该系统的底层接口和数据结构开展应用研究,验证了系统整体结构设计的合理性。(3)该项工作以具体的Web技术实现了论文库的Web系统,展示了系统为用户提供的多项服务。
[Abstract]:With the rapid development of human science and technology and the vigorous development of scientific research, users have put forward higher requirements for science and technology document information system. A good science and technology literature information system can help researchers to obtain better information. Among them, effective interpretation and processing of unstructured scientific and technological literature data is the key problem in the construction of science and technology literature information system. The existing science and technology literature database has carried on some basic management to the science and technology literature, but has the limitation in the analysis and the processing science and technology literature unstructured content. On the other hand, the current science and technology literature information system does not set up information management mechanism for specific scientists, which makes it difficult for users to understand their ideas for information units, and limits the dissemination of scientists' research results. Therefore, this paper designs and implements an intelligent scientist paper database system with the ability of unstructured data processing, which meets the needs of people for various contents of scientific and technological documents, and improves the efficiency and experience of users to obtain information. This paper mainly has the following contributions: 1) through the Watson investigation of IBM cognitive system, this paper gives the concrete design work of the scientist's paper database from four aspects: basic data layer, interface layer, application layer and view layer. The application layer contains a series of practical applications, which is the core part of the system and the embodiment of system intelligence. The basic data layer and interface layer serve the specific application research. The interface layer provides a series of public interfaces to provide access to underlying data. In view layer, according to the information provided by the user display system, this paper implements the scientist paper database system, and takes the text abstract application as an example to illustrate how to use the underlying interface and data structure of the system to carry out the application research. The rationality of the overall structure design of the system is verified. (3) in this work, the Web system of the paper library is implemented with the concrete Web technology, and the multiple services provided by the system to the users are shown.
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.52;TP393.09
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 马汉华;邵志清;过弋;;基于认知心理学模型的自动文本摘要生成技术[J];华东理工大学学报(自然科学版);2009年06期
2 孙春葵,李蕾,杨晓兰,钟义信;基于知识的文本摘要系统研究与实现[J];计算机研究与发展;2000年07期
3 程倩倩;田大钢;;基于基本要素方法的中文自动文本摘要模型[J];现代图书情报技术;2010年02期
4 胡侠;林晔;王灿;林立;;自动文本摘要技术综述[J];情报杂志;2010年08期
5 刘冬平;李振坤;熊建斌;;基于统计的音乐摘要研究[J];现代计算机(专业版);2010年02期
6 王知津;基于句子选择的自动文本摘要方法及其评价[J];现代图书情报技术;1998年01期
7 邹剑章;周经野;陈益强;胡明清;;基于事件框架的移动摘要方法研究[J];微计算机信息;2010年12期
8 廖涛;刘宗田;王利;;多主题文本摘要抽取的研究与实现[J];计算机工程;2011年06期
9 龙珑;邓伟;;绿网摘要提取系统算法研究[J];微型机与应用;2013年12期
10 张龙凯;王厚峰;;文本摘要问题中的句子抽取方法研究[J];中文信息学报;2012年02期
相关会议论文 前3条
1 王慧芳;张勇;邢春晓;张文珂;杨吉江;;文本摘要算法集成与实现[A];第二十五届中国数据库学术会议论文集(二)[C];2008年
2 伊力亚尔·加尔木哈买提;尼亚子别克·阿不都加勒力;;哈萨克文自动文本摘要方法浅谈[A];少数民族青年自然语言处理技术研究与进展——第三届全国少数民族青年自然语言信息处理、第二届全国多语言知识库建设联合学术研讨会论文集[C];2010年
3 张龙凯;王厚峰;;文本摘要中的句子抽取方法研究[A];中国计算语言学研究前沿进展(2009-2011)[C];2011年
相关硕士学位论文 前10条
1 谢松山;非领域知识依赖的文本摘要方法的研究[D];西南大学;2015年
2 王斌;面向微博的观点摘要关键技术研究[D];山西大学;2015年
3 Ahmad Najibullah;印尼文文本摘要的句子提取和还原[D];南昌大学;2015年
4 王晓阳;一种基于概念格的中文文本摘要方法研究[D];北京理工大学;2015年
5 吴振东;基于图模型聚类的文本摘要方法研究[D];浙江工商大学;2015年
6 许盛伍;在线热点新闻推荐系统研究和实现[D];南京航空航天大学;2015年
7 孙秀胜;基于概念对象模型的文本摘要技术研究[D];山东财经大学;2016年
8 张弛;基于语义重构的文本摘要算法[D];南京大学;2016年
9 李宝程;基于浅层语义分析的文本摘要方法研究与实现[D];电子科技大学;2016年
10 王飞;基于Web的科学家论文库的设计、分析与实现[D];南京邮电大学;2016年
,本文编号:1895179
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/1895179.html