第四届自然语言处理与信息检索国际会议(The 4 th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval)定于2020年12月18-20日在韩国首尔世宗大学召开,由第四届自然语言处理与信息检索国际会议委员会...第四届自然语言处理与信息检索国际会议(The 4 th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval)定于2020年12月18-20日在韩国首尔世宗大学召开,由第四届自然语言处理与信息检索国际会议委员会主办。本届研讨会主要领域包括促进自然语言处理与信息检索等领域的学术交流与合作。主要议题包括但不限于:知识获取与表达;基于理论和模型的分析技术;文本分类与发掘;语音识别与合成;自动文本生成。展开更多
[目的/意义]大语言模型(Large Language Model,LLM)正在引领信息检索领域经历从简单的文档检索走向全面满足用户信息需求的新阶段,审视和探讨LLM在这一转型过程中的演化趋势及其未来发展,对于LLM赋能信息检索领域的理论模式创新与实践...[目的/意义]大语言模型(Large Language Model,LLM)正在引领信息检索领域经历从简单的文档检索走向全面满足用户信息需求的新阶段,审视和探讨LLM在这一转型过程中的演化趋势及其未来发展,对于LLM赋能信息检索领域的理论模式创新与实践应用延展有着重要意义。[研究设计/方法]研究选取信息检索领域的多个前沿学科会议,通过主题以及知识关联演化的双重视角分析,深入探究LLM等前沿技术如何推动信息检索领域的演化发展、知识重构以及创新应用,进而揭示在LLM影响下信息检索领域的未来发展方向。[结论/发现]受LLM驱动,信息检索领域的研究主题和知识结构正经历演变。研究范式层面注重人机协同新理念、技术伦理的重视、用户体验增强带来的范式融合。研究技术层面注重LLM的高效检索模型架构与工作流程优化、轻量级语言模型与LLM的协同发展以及LLM的开源及平权发展。然而,LLM赋能信息检索领域仍面临技术评测有效性困难、生成内容的可靠性存疑以及社会应用的复杂性较高等挑战。[创新/价值]将细粒度的知识关联网络引入演化分析框架,创新技术赋能领域研究的多维分析视角。同时从数据层面厘清和揭示信息检索领域的演化规律,明确领域未来发展。展开更多
电力物联网建设尚处于起步阶段,为寻找关键技术突破点和创新路径提出基于自然语言处理和互信息的电力物联网技术协同创新研究方法。从电力系统和物联网两个方面将电力物联网划分为8个技术子领域,包括电力“源-网-荷-储”以及物联网感知...电力物联网建设尚处于起步阶段,为寻找关键技术突破点和创新路径提出基于自然语言处理和互信息的电力物联网技术协同创新研究方法。从电力系统和物联网两个方面将电力物联网划分为8个技术子领域,包括电力“源-网-荷-储”以及物联网感知层、网络层、计算层、应用层,并收集与子领域相关的Web of Science文献数据。基于自然语言处理技术提取文献中关键技术术语,构建术语-领域共现矩阵。在此基础上,采用互信息理论研究电力物联网技术子领域间协同关系。所提方法解析出了突现型、渐缓型、波动型和增长型四类电力物联网创新技术,研究发现电力源-储端、源-应用层互动强度最高,攻关新能源发电、储能以及物联网关键技术,创新领域交叉新兴技术应用是电力物联网建设的重点,研究结论为电力物联网技术创新发展提供了借鉴。展开更多
[目的/意义]情报信息的分散化分布规律是情报活动的基石,一些交叉性、前沿性政策类情报文本,呈现明显分散化特征,探寻此类情报信息量化研究方法,具有重要学术意义和现实紧迫性。[方法/过程]该文利用自然语言处理方法(Natural Language P...[目的/意义]情报信息的分散化分布规律是情报活动的基石,一些交叉性、前沿性政策类情报文本,呈现明显分散化特征,探寻此类情报信息量化研究方法,具有重要学术意义和现实紧迫性。[方法/过程]该文利用自然语言处理方法(Natural Language Processing,NLP),对旅游交通政策这一交叉领域的分散化政策演进进行量化分析。[结果/结论]研究验证了该方法对分散化政策类情报信息分析的适用性。结果表明:基于规则的命名实体识别对政策总量与结构的分析显示,发文总量逐年上升,不同时期政策结构有所差异。基于规则和统计模型的命名实体识别对政策制定主体的分析显示,政策颁发机构数量呈起伏上升趋势,多部门参与局面渐显。基于词性和句法分析的政策内容演进显示:“事故”始终是政策内容的语义核心词;语义聚焦主题词演进兼具继承性和发展性。展开更多
文摘第四届自然语言处理与信息检索国际会议(The 4 th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval)定于2020年12月18-20日在韩国首尔世宗大学召开,由第四届自然语言处理与信息检索国际会议委员会主办。本届研讨会主要领域包括促进自然语言处理与信息检索等领域的学术交流与合作。主要议题包括但不限于:知识获取与表达;基于理论和模型的分析技术;文本分类与发掘;语音识别与合成;自动文本生成。
文摘[目的/意义]大语言模型(Large Language Model,LLM)正在引领信息检索领域经历从简单的文档检索走向全面满足用户信息需求的新阶段,审视和探讨LLM在这一转型过程中的演化趋势及其未来发展,对于LLM赋能信息检索领域的理论模式创新与实践应用延展有着重要意义。[研究设计/方法]研究选取信息检索领域的多个前沿学科会议,通过主题以及知识关联演化的双重视角分析,深入探究LLM等前沿技术如何推动信息检索领域的演化发展、知识重构以及创新应用,进而揭示在LLM影响下信息检索领域的未来发展方向。[结论/发现]受LLM驱动,信息检索领域的研究主题和知识结构正经历演变。研究范式层面注重人机协同新理念、技术伦理的重视、用户体验增强带来的范式融合。研究技术层面注重LLM的高效检索模型架构与工作流程优化、轻量级语言模型与LLM的协同发展以及LLM的开源及平权发展。然而,LLM赋能信息检索领域仍面临技术评测有效性困难、生成内容的可靠性存疑以及社会应用的复杂性较高等挑战。[创新/价值]将细粒度的知识关联网络引入演化分析框架,创新技术赋能领域研究的多维分析视角。同时从数据层面厘清和揭示信息检索领域的演化规律,明确领域未来发展。
文摘电力物联网建设尚处于起步阶段,为寻找关键技术突破点和创新路径提出基于自然语言处理和互信息的电力物联网技术协同创新研究方法。从电力系统和物联网两个方面将电力物联网划分为8个技术子领域,包括电力“源-网-荷-储”以及物联网感知层、网络层、计算层、应用层,并收集与子领域相关的Web of Science文献数据。基于自然语言处理技术提取文献中关键技术术语,构建术语-领域共现矩阵。在此基础上,采用互信息理论研究电力物联网技术子领域间协同关系。所提方法解析出了突现型、渐缓型、波动型和增长型四类电力物联网创新技术,研究发现电力源-储端、源-应用层互动强度最高,攻关新能源发电、储能以及物联网关键技术,创新领域交叉新兴技术应用是电力物联网建设的重点,研究结论为电力物联网技术创新发展提供了借鉴。
文摘[目的/意义]情报信息的分散化分布规律是情报活动的基石,一些交叉性、前沿性政策类情报文本,呈现明显分散化特征,探寻此类情报信息量化研究方法,具有重要学术意义和现实紧迫性。[方法/过程]该文利用自然语言处理方法(Natural Language Processing,NLP),对旅游交通政策这一交叉领域的分散化政策演进进行量化分析。[结果/结论]研究验证了该方法对分散化政策类情报信息分析的适用性。结果表明:基于规则的命名实体识别对政策总量与结构的分析显示,发文总量逐年上升,不同时期政策结构有所差异。基于规则和统计模型的命名实体识别对政策制定主体的分析显示,政策颁发机构数量呈起伏上升趋势,多部门参与局面渐显。基于词性和句法分析的政策内容演进显示:“事故”始终是政策内容的语义核心词;语义聚焦主题词演进兼具继承性和发展性。
