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语言智能技术发展与语言数据治理技术模式构建
被引量：
10
1
作者
张凯
薛嗣媛
周建设
《语言战略研究》
CSSCI
北大核心
2022年第4期35-48,共14页
梳理近60年(1960~2019)语言智能技术专利申请文献,可以发现近5年语言智能技术进步显著,预计在未来较长一段时期内仍将处于技术爆发期。当下,语言数据治理的重要性日渐凸显。分析当前智能技术赋能下机器翻译、智能客服、网络舆情监测、...
梳理近60年(1960~2019)语言智能技术专利申请文献,可以发现近5年语言智能技术进步显著,预计在未来较长一段时期内仍将处于技术爆发期。当下,语言数据治理的重要性日渐凸显。分析当前智能技术赋能下机器翻译、智能客服、网络舆情监测、多语言资源建设等语言数据热点服务,指出语言数据治理体系面临的技术困境:(1)语言数据的偏见现象;(2)经典语言治理模型的短板。为破解困境并弥补经典数据挖掘模式的短板,提出点状聚合、线性组合和多层事态3种语言数据治理模式并展开对比分析,以期对智能化数据治理提供参考。
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关键词
专利文献分析
语言智能
技术
发展
语言
数据
治理
语言
数据治理技术
模式
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职称材料
多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系
被引量：
31
2
作者
闫佳和
李红辉
+4 位作者
马英
刘真
张大林
江周娴
段宇航
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第2期1-14,共14页
随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融...
随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。最后总结全文并展望未来。
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关键词
多源异构
数据
多模态
数据
融合
数据治理技术
政务大
数据
大
数据
治理
流程
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职称材料
题名
语言智能技术发展与语言数据治理技术模式构建
被引量：
10
1
作者
张凯
薛嗣媛
周建设
机构
首都师范大学中国语言智能研究中心
出处
《语言战略研究》
CSSCI
北大核心
2022年第4期35-48,共14页
基金
国家语委“十四五”科研规划2021年度重大项目“我国语言文字治理体系现状及创新研究”(ZDA145-1)
国家语委科研项目“面向基础教育的语言文字运用能力提升——信息化条件下领域专用情感词库构建研究”(YB135-163)、“人工智能技术赋能中文学习研究——中文篇章逻辑结构表征和智能评估”(YB145-16)
科技部科技创新2030重大项目“复杂版面手写图文识别及理解关键技术研究”(2020AAA0109700)。
文摘
梳理近60年(1960~2019)语言智能技术专利申请文献,可以发现近5年语言智能技术进步显著,预计在未来较长一段时期内仍将处于技术爆发期。当下,语言数据治理的重要性日渐凸显。分析当前智能技术赋能下机器翻译、智能客服、网络舆情监测、多语言资源建设等语言数据热点服务,指出语言数据治理体系面临的技术困境:(1)语言数据的偏见现象;(2)经典语言治理模型的短板。为破解困境并弥补经典数据挖掘模式的短板,提出点状聚合、线性组合和多层事态3种语言数据治理模式并展开对比分析,以期对智能化数据治理提供参考。
关键词
专利文献分析
语言智能
技术
发展
语言
数据
治理
语言
数据治理技术
模式
Keywords
patent document analysis
language intelligence technology
language data governance
language data governance model
分类号
H002 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系
被引量：
31
2
作者
闫佳和
李红辉
马英
刘真
张大林
江周娴
段宇航
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
国家信息中心
北京交通大学软件学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第2期1-14,共14页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2102500)。
文摘
随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。最后总结全文并展望未来。
关键词
多源异构
数据
多模态
数据
融合
数据治理技术
政务大
数据
大
数据
治理
流程
Keywords
Multi-source heterogeneous data
Multi-modal data fusion
Data governance technology
Big data of government affairs
Big data governance process
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
语言智能技术发展与语言数据治理技术模式构建
张凯
薛嗣媛
周建设
《语言战略研究》
CSSCI
北大核心
2022
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系
闫佳和
李红辉
马英
刘真
张大林
江周娴
段宇航
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
31
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