机器学习视角的人工智能研究回顾及对图书情报学的影响

发布时间：2021-05-01 03:06

　　人工智能是近年来异常火热的话题,其对世界的影响和改变已经随处可见,这其中机器学习尤其是深度学习发挥着至关重要的作用。文章梳理了人工智能的发展脉络,阐述了机器学习在人工智能中所处的地位,对机器学习中重要和常见的模型和算法进行了简要介绍,其中包括近年最为重要的深度学习。人工智能的热潮对于图书情报来说是一个极佳的发展契机,文章也从多个角度分析了机器学习对图书情报学科产生的影响,展望了两者充分结合的发展前景和未来趋势,并以古文信息处理为例进一步阐述了机器学习方法在图书情报学研究中发挥的作用。 

【文章来源】：图书与情报. 2017,(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
1 引言
2 人工智能的发展历程
    2.1 诞生前的发展
    2.2 早期发展的乐观
    2.3 中期发展的徘徊
    2.4 机器学习的新热潮
3 机器学习概览
    3.1 监督学习和无监督学习
    3.2 朴素贝叶斯分类器
    3.3 决策树
    3.4 最大熵模型
    3.5 隐马尔可夫模型
    3.6 条件随机场
    3.7 支持向量机
    3.8 聚类方法
4 深度学习的革新
5 机器学习在图书情报领域的应用前景
    5.1 智能问答系统在图书馆中的应用
    5.2 机器学习在文本信息处理中的应用
    5.3 机器学习在学术评价中的应用
    5.4 机器学习在信息服务方面的应用
    5.5 机器学习对图书情报学人才培养的影响
6 机器学习视角下的古文信息处理
    6.1 机器学习对古籍检索智能化的影响
    6.2 机器学习应用于典籍知识库的构建及推广服务
    6.3 机器学习在辨别古籍真伪等研究中的潜力
7 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]古文信息处理研究的现状及趋势[J]. 黄水清,王东波.  图书情报工作. 2017(12)
[2]基于支持向量机技术的《红楼梦》作者研究[J]. 施建军.  红楼梦学刊. 2011(05)
[3]基于条件随机场（CRFs）的中文词性标注方法[J]. 洪铭材,张阔,唐杰,李涓子.  计算机科学. 2006(10)
[4]基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别[J]. 周俊生,戴新宇,尹存燕,陈家骏.  电子学报. 2006(05)



本文编号：3170023