語義關聯(lián)矩陣:首先，語義腦圖從當前所截獲的文獻中提取若干概念性語詞。例如讀者搜索“硫化氫”，系統(tǒng)會從當前搜索結果文獻的文本中實時提煉出脫硫劑、地下水、氣相色譜法、缺血、自噬、氨氮、污水處理廠等若干文本語詞。之后，語義腦圖以一個5列12行的關聯(lián)矩陣來表達概念語詞之間的語義關系：將讀者搜索詞排列在矩陣的左側一列作為起始中心節(jié)點，后續(xù)右側各列選詞由左鄰側列的概念語詞關聯(lián)推導產(chǎn)生，同一列內(nèi)概念語詞按語義權重降序排列。然后，各個概念語詞依據(jù)和中心節(jié)點（搜索詞）的語義關聯(lián)度，在語義腦圖中表現(xiàn)為：中心節(jié)點（搜索詞），直接關聯(lián)節(jié)點（紅色邊框）、間接關聯(lián)節(jié)點（長方型邊框）、弱關聯(lián)節(jié)點（菱形邊框）等三個層級的語義關系。也就是說，將傳統(tǒng)搜索引擎按年代（或按相關度）降序排列搜索結果的單一維度模式，提升為一個圍繞著讀者搜索詞一次性展開近50個概念語詞的具備語詞間層級關聯(lián)和權重有序的二維語義關聯(lián)矩陣（發(fā)明專項權利，PCT國際專項權利CN2018/081327，美國專項權利:16314840）。任意概念節(jié)點的右上數(shù)字角標（表示相關文獻數(shù)）可以迅速定位鏈接到當前細分概念的相關文獻。上海半坡網(wǎng)絡技術有限公司自主知識產(chǎn)權的一站式搜索可以實現(xiàn)一次性實時多個文獻知識數(shù)據(jù)庫的并發(fā)搜索。參考文獻知識發(fā)現(xiàn)質(zhì)量

數(shù)據(jù)庫作為一種“宏文本”。數(shù)據(jù)庫收錄的數(shù)字化文本，文本性質(zhì)并沒有改變。每個數(shù)據(jù)庫都可以看作一種**文本，不同的文本基于知識、邏輯、功能等被聯(lián)結成為巨大文本，是別集、總集、類書、叢書等傳統(tǒng)文獻形態(tài)的革新。單一、直接的文本閱讀銳減，取而代之的是數(shù)據(jù)庫形態(tài)的龐大的文本**。檢索界限消失后，古籍數(shù)據(jù)庫可以很大程度地“一站式”獲取所需文獻資料。關系型智能化的數(shù)據(jù)庫作為一種文本，其形態(tài)與功能較紙本時代有質(zhì)的提升。歷史文本的空間化與可視化?？梢暬軌虬嘀刈兞?，具有可讀性與可理解性。地理信息系統(tǒng)（GIS）技術***地促進了傳統(tǒng)文獻的圖表化、可視化，以動態(tài)的數(shù)字化地圖和知識圖譜體系，改變和豐富了傳統(tǒng)的文本形態(tài)和使用功能?！耙粓D勝千言”，文本內(nèi)部蘊含的信息也具有可視化潛力。通過發(fā)現(xiàn)古代漢語文本特定的詞頻模式（如高頻詞、異常詞頻），可以借助文檔相似性比較、主題探測、趨勢發(fā)現(xiàn)等探索文本中特定的隱含語義關系，將難以理解的抽象數(shù)據(jù)空間轉(zhuǎn)化成具體直觀的視覺空間。數(shù)字圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)價格我們在哪些方面會用到文獻知識？

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專項權利文獻也是文獻的一種，專項權利文獻主要指發(fā)明人或?qū)ｍ棛嗬麢嗳讼蜃约簢一驀獾膶ｍ棛嗬痔峁┥暾埍Ｗo某項發(fā)明時所呈交的一份詳細的技術說書，經(jīng)專項權利局審查，公開出版或授權后所形成的文獻。它是科研人員或行政管理人員或國家有關部門在決定政策，選擇研究方向，學習和引進國外先進技術，解決某個技術問題，開展對外貿(mào)易等方面工作時常參考和借鑒的文獻信息。接下來，我們了解一下標準文獻，標準文獻是由國家某一機構制定頒發(fā)的對工農(nóng)業(yè)技術產(chǎn)品和工程建設的質(zhì)量、規(guī)格及其檢驗方法所做的各種技術規(guī)定的文件，是從事經(jīng)濟建設和科學研究的共同技術依據(jù)。標準文獻具有計劃性、協(xié)調(diào)性、法律約束性的特點，它可以促使產(chǎn)品規(guī)格化、系列化，產(chǎn)品質(zhì)量標準化，對提高生產(chǎn)水平、產(chǎn)品質(zhì)量、合理利用資源、節(jié)約原材料、推廣應用研究成果、促進技術發(fā)展等有著非常重要的意義。上海半坡的數(shù)字圖書館可以提供給讀者個性化閱讀和文獻知識推薦服務。

二次文獻（secondarydocument)：是指文獻工作者對一次文獻進行加工、提煉和壓縮之后所得到的產(chǎn)物，是為了便于管理和利用一次文獻而編輯、出版和累積起來的工具性文獻。檢索工具書和網(wǎng)上檢索引擎是典型的二次文獻。三次文獻(tertiarydocument)：是指對有關的一次文獻和二次文獻進行入的分析研究綜合概括而成的產(chǎn)物。如大百科全書、辭典、電子百科等。檢索狹義的檢索（Retrieval）是指依據(jù)一定的方法，從已經(jīng)組織好的大量有關文獻中，查找并獲取特定的相關文獻的過程。這里的文獻，不是通常所指的文獻本身，而是關于文獻的信息或文獻的線索。廣義的檢索包括信息的存儲和檢索兩個過程(StorageandRetrieval)。通常在什么場景用到文獻知識？數(shù)字圖書館文獻知識發(fā)現(xiàn)價格

哪家公司是做文獻知識服務的？參考文獻知識發(fā)現(xiàn)質(zhì)量

文本語義腦圖基本原理1、以讀者當前搜索詞作為啟始節(jié)點（一起始列），后續(xù)（右側）的第n列數(shù)據(jù)是由前n-1列的節(jié)點元素概念之間語義關聯(lián)推導而得。2、共有4種不同的節(jié)點類型：中心節(jié)點（a）,直接關聯(lián)節(jié)點（b）,間接關聯(lián)節(jié)點（c）,弱關聯(lián)節(jié)點（d）。從搜索詞（a）出發(fā)，體現(xiàn)a推導b,b推導c,c推導d的上下層級關聯(lián)（啟發(fā)式知識關聯(lián)揭示）。3、單一列向量空間內(nèi)，由上至下所有節(jié)點之間依據(jù)該文本概念詞的語義權重和文獻時序權重排序（語義概念權重有序）。4、任意概念節(jié)點右上數(shù)字角標表示其在當前Top-N搜索結果中的文獻數(shù)。點擊該文獻數(shù)則鏈接至相應的命中文獻（文本概念的細分聚類及其迅速定位）。5、選擇語義腦圖中任意節(jié)點（x）作為興趣點（聚焦節(jié)點），可以進一步推導出該節(jié)點的所有直接關聯(lián)節(jié)點（y）。（隱形識發(fā)現(xiàn)）6、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯(lián)文獻。7、任意節(jié)點可以作為新的起始中心節(jié)點（a），重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）。8、跨語言搜索時，系統(tǒng)可以同時分別生成中文和英文兩張語義腦圖。參考文獻知識發(fā)現(xiàn)質(zhì)量

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