信息资源管理学报 ›› 2024, Vol. 14 ›› Issue (6): 131-142.doi: 10.13365/j.jirm.2024.06.131
李晓敏1,2 王昊1,2 布文茹1,2 周抒1,2
Li Xiaomin1,2 Wang Hao1,2 Bu Wenru1,2 Zhou Shu1,2
摘要: 在知识重组相关理论与技术的指导下,对典故文化资源进行语义挖掘和组织,促进典故文化的传承与利用。本文提出了一种融合细粒度共引关系和语义特征实现典故词关联的模型。首先依据古诗与典故词间的引用关系构建共引网络,再将细粒度共引关系位置共引和情感共引加入到共引网络中,初步构建细粒度共引网络,之后利用Doc2vec获得每个典故词的语义特征,并整合语义特征重构共引网络,最后利用链接预测算法遍历细粒度共引网络,实现典故词的语义关联与组织。同时从路径角度对关联结果进行分析,探索规律性领域知识。本研究构建了一个包含5869个节点和27032条边的共引网络,提出的加入位置共引和情感共引以及语义特征的典故词关联方法效果达到了0.963,且相较于细粒度共引关系,语义特征在典故词关联中作用更为显著。此外,路径角度分析关联结果发现共引网络中的典故词关系紧密,最短路径阶数与典故词对的数量以及相似度均呈负相关关系。
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