NSL OpenIR  > 中国科学院兰州文献情报中心  > 资源系统建设部
基于深度学习的产业情报采集与挖掘
王思丽
2019-07-24
Keyword深度学习 情报采集 智能分析
Subject Area图书馆、情报与文献学
Other Abstract

产业情报是产业竞争发展的基石,企业战略决策的支柱。当前产业情报的采集挖掘仍面临巨大挑战:一方面,数据爆炸性增长(信息过载)、碎片化分布(多源异构)问题日益加剧,为情报精准获取和智能分析增加了难度;另一方面,固有方法模式已不适用,会耗费大量人力、时间、经济成本,亟需自动化、精准化、智能化采集挖掘工具的支持。深度学习是当前实现智能化的关键,其算法程序可以自动从数据文本中学习特征,实现关键工作流程的自动判别、抽取、分类等,极大地解放了人力,减轻了工作量。基于相关工作需求,本文研究与提出了产业情报智能化采集挖掘的总体框架,设计与实现了情报源配置、自动实时监测、主题相关度自动判别、关键词自动抽取标引、学科/上下游自动分类等关键流程的算法模型,并以产业情报大数据平台为依托进行了应用研究。最后对未来相关工作的自动化改进,如领域重要关键事件的自动识别、领域技术路线的自动挖掘与智能分析、产业情报大数据知识图谱体系的自动构建等提出了计划与展望。

Pages29
Conference Name产业情报能力提升专题培训研讨会议
Conference Place甘肃, 兰州
Language中文
Document Type演示报告
Identifierhttp://ir.las.ac.cn/handle/12502/10535
Collection中国科学院兰州文献情报中心_资源系统建设部
Affiliation中国科学院西北生态环境资源研究院兰州文献情报中心
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GB/T 7714
王思丽. 基于深度学习的产业情报采集与挖掘. 2019.
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