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語義關聯矩陣: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推導產生，同一列內概念語詞按語義權重降序排列。然后，各個概念語詞依據和中心節(jié)點（搜索詞）的語義關聯度，在語義腦圖中表現為：中心節(jié)點（搜索詞），直接關聯節(jié)點（紅色邊框）、間接關聯節(jié)點（長方型邊框）、弱關聯節(jié)點（菱形邊框）等三個層級的語義關系。也就是說，將傳統搜索引擎按年代（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和權重有序的二維語義關聯矩陣（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)點的右上數字角標（表示相關文獻數）可以迅速定位鏈接到當前細分概念的相關文獻。上海半坡網絡技術有限公司自主知識產權的一站式搜索可以實現一次性實時多個文獻知識數據庫的并發(fā)搜索。參考文獻知識發(fā)現質量

數據庫作為一種“宏文本”。數據庫收錄的數字化文本，文本性質并沒有改變。每個數據庫都可以看作一種**文本，不同的文本基于知識、邏輯、功能等被聯結成為巨大文本，是別集、總集、類書、叢書等傳統文獻形態(tài)的革新。單一、直接的文本閱讀銳減，取而代之的是數據庫形態(tài)的龐大的文本**。檢索界限消失后，古籍數據庫可以很大程度地“一站式”獲取所需文獻資料。關系型智能化的數據庫作為一種文本，其形態(tài)與功能較紙本時代有質的提升。歷史文本的空間化與可視化。可視化能夠包含多重變量，具有可讀性與可理解性。地理信息系統（GIS）技術***地促進了傳統文獻的圖表化、可視化，以動態(tài)的數字化地圖和知識圖譜體系，改變和豐富了傳統的文本形態(tài)和使用功能。“一圖勝千言”，文本內部蘊含的信息也具有可視化潛力。通過發(fā)現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)現等探索文本中特定的隱含語義關系，將難以理解的抽象數據空間轉化成具體直觀的視覺空間。數字圖書館文獻知識發(fā)現價格我們在哪些方面會用到文獻知識？

《一站式學術搜索》是上海半坡網絡技術有限公司致匯?《數字圖書館增值服務平臺》中的一組知識服務型應用組合（圖）。主要包括基于Facade模式的一站式搜索、實時搜索結果知識發(fā)現等二大服務模塊。致匯?《一站式學術搜索》的創(chuàng)新服務特點，是在讀者與圖書館數字文獻之間加入了一個文獻服務網關。這個文獻服務網關能夠實時感知讀者的文獻搜索及其各個異構文獻數據庫所返回的TopN篇文獻搜索結果。并由此而介入更好的圖書館增值服務。服務模式創(chuàng)新（文獻數據庫-文獻服務網關-讀者）1、在信息資源整合層面：無縫集成本館當用的各種異構數字文獻資源，實現一站式的文獻搜索與閱讀入口。2、在知識發(fā)現層面：突破傳統搜索引擎查詢結果單維度線性排列的局限，通過對搜索結果文本信息的深層次知識挖掘，構建一個多層次概念及其概念關聯的語義腦圖，以激發(fā)讀者文獻搜索時的聯想思維。

專項權利文獻也是文獻的一種，專項權利文獻主要指發(fā)明人或專項權利權人向自己國家或國外的專項權利局提供申請保護某項發(fā)明時所呈交的一份詳細的技術說書，經專項權利局審查，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)的對工農業(yè)技術產品和工程建設的質量、規(guī)格及其檢驗方法所做的各種技術規(guī)定的文件，是從事經濟建設和科學研究的共同技術依據。標準文獻具有計劃性、協調性、法律約束性的特點，它可以促使產品規(guī)格化、系列化，產品質量標準化，對提高生產水平、產品質量、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）是指依據一定的方法，從已經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？數字圖書館文獻知識發(fā)現價格

哪家公司是做文獻知識服務的？參考文獻知識發(fā)現質量

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列數據是由前n-1列的節(jié)點元素概念之間語義關聯推導而得。2、共有4種不同的節(jié)點類型：中心節(jié)點（a）,直接關聯節(jié)點（b）,間接關聯節(jié)點（c）,弱關聯節(jié)點（d）。從搜索詞（a）出發(fā)，體現a推導b,b推導c,c推導d的上下層級關聯（啟發(fā)式知識關聯揭示）。3、單一列向量空間內，由上至下所有節(jié)點之間依據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)點右上數字角標表示其在當前Top-N搜索結果中的文獻數。點擊該文獻數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)點的所有直接關聯節(jié)點（y）。（隱形識發(fā)現）6、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯文獻。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)現質量

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