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    1. ISTP概况:

    会议文献是主要的文献类型之一,是科技人员获取信息的重要渠道之一。ISTP是美国《科学技术会议录索引》( Index to Scientific & Technical Proceedings)的简称,由美国科学信息研究所编辑出版,1978年创刊,为月刊。ISTP是国际上检索会议文献的权威的、综合性的检索工具,收录以图书、科技报告、预印本及期刊论文等形式出版的一般性会议、座谈会、研究会和专题讨论会的各种会议文献,其中期刊论文和会议录论文占了主要部分,内容涵盖数学、物理、化学、医学、农业科学、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、计算机科学和工程技术等领域。

    1990年,ISI公司推出ISTP光盘版数据库,1994年推出ISTP网络版数据库。目前,ISTP的出版类型包括印刷版、光盘版和网络版,ISTP网络版名称为 Conference proceedings Citation Index-Science,简称CPCI-S,数据最早回溯至1990年,并提供1999年以来的文后参考文献,每周更新,每年约增加22万个记录。

    2. ISTP网络版检索方法

    CPCI-S和SCIE一样,也通过WOS平台提供网络信息服务,因此,它们的检索方法类似,这里不再赘述。

    3. ISTP检索实例

    【检索课题】

    检索2007年在中国召开的有关食品安全方面的ISTP会议文献。

    【分析课题】

    本课题要查找的文献类型是会议文献,会议时间是2007年,会议地点是中国,要查找的会议文献的主题是关于食品安全方面的。

    【选择检索词、构建检索表达式】

    根据课题分析,确定检索词为:2007、中国( China)、食品安全( food security)。构建的检索表达式为:TS= food security AND CF=( China and2007),TS是主题字段代码,CF是会议字段代码,逻辑运算符AND表示前后的检索词都要在检索结果中出现。

    【选择数据库】

    这里选择国际上权威的会议文献检索工具ISTP进行检索。

    【ISTP检索】

    方法一:进入WOS系统后,单击数据库列表中的“ Web of science”,进入WOS的一般检索界面,在界面下方的数据库列表中,将 CPCI-S前方框内的“√”保留,去掉其他5个数据库前的默认勾选。在第一个输人框中输人“ food security”,检索字段选“检索范围”的“主题”,再在第二个输入框中输人“ China and 2007”,检索字段选“检索范围”的“会议”,逻辑运算符选AND,点“检索”开始检索。(见图1)

    方法二:进入WOS后,单击“高级检索”,将 CPCI-S前方框内的“√”保留,去掉其他5个数据库前的默认勾选,直接输入检索表达式:TS= food security AND CF=( China And 2007),点“检索”,再点“检索历史”中的检索结果对应的数字,进入检索结果简单列表显示界面。单击简单列表中的文献篇名进入该文献的详细记录页面。

    图1:方法一
    在这里插入图片描述图1

    图2:方法二
    在这里插入图片描述
    图2
    本文《ISTP概况及网络版检索方法》出自:http://www.ei-istp.com/New_678.html

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    在金融领域,NLP技术的作用主要在于自动从海量的宏观、行业、微观资讯中发现、分析并整合与各类决策相关的信息。

    知识图谱在金融中有多项应用,首先通过信息检索技术获取相关文本,然后借语义分析技术从非结构化文本中提取结构化的信息,最后将这些信息加以提炼,并且使之关联到未来可能的发展趋势,从而为预测和决策提供有价值的及时信息。

    智能金融应用是通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、新闻等半结构化表格和非结构化文本数据中批量自动抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息,构建出公司的知识图谱。在某个宏观经济事件或者企业相关事件发生的时候,券商分析师、交易员、基金公司基金经理等投资研究人员可以通过此图谱做更深层次的分析和更好的企业决策。

    KGB知识图谱功能很好的发挥了知识图谱构建优势,能够实现以下几种功能:

    1. 文档解析: KGB知识图谱引擎,可轻松解析多种格式与版本文档:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件,可直接解析输出为word格式文件,保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息,OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
    2. 知识抽取:KGB知识图谱引擎,可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识(主体、客体、时间、地点、金额、条款等),准确率高达90%,实现知识的快速生成。
    3. 知识关联:KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联,将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力,推理出暗含的知识与结论,丰富知识图谱。
    4. 知识较验:KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验,包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正,更有知识工程师进行知识精准校验,保证知识图谱的准确性。

    涉及到具体的使用,KGB知识图谱兼具以下特色:
    1、跨领域可扩展:知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识,结合用户知识图谱构建的需求,可以快速构建用户领域知识图谱。
    2、知识质量智能核查:知识图谱加工厂实现对多种知识错误与冲突的智能核查与校验,并对知识库进行实时自动更新,保证知识图谱准确性。
    3、人机结合的服务:知识图谱加工场人机构成:90%机器+10%的人工,只需要提供语料,就可以快速得到对应的知识图谱构建成果。

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    语义搜索、智能问答是NLP的关键技术,目的是让用户以自然语言形式提出问题,深入进行语义分析,以更好理解用户意图,快速准确获取知识库中的信息。在用户界面上,既可以表现为搜索引擎的形式(语义检索)、也可以为问答机器人的形式(智能问答)。
    在语义搜索方面,使用知识图谱技术搜索得到的信息还可以经过加工后分门别类,比如,负面消息汇总、热点事件、并购事件、公司公告、研究报告、公司上下游、行业规模等等。
    问答机器人(智能问答系统)一般包括问句理解、信息检索、答案生成三个环节。问答机器人与金融知识图谱密切相关,知识图谱在语义层面提供知识的表示、存储和推理,问答机器人则从语义层面提供知识检索的入口。基于知识图谱的问答机器人相比基于文本的问答更能满足金融业务实际需求。问答机器人的实现有很多案例,例如siri和微软小冰,但是普遍的效果都不是很好,这个原因来源于他们是通识性的智能助手,需要识别的语义实体太多,难以做到多轮对话、语义消歧的作用,如果只做行业的助手,那么准确率会大大提升。
    在发挥处理海量差异性数据优势方面,KGB知识图谱功能很好的发挥了大数据时代的知识图谱构建优势,能够实现以下几种功能:

    1. 文档解析: KGB知识图谱引擎,可轻松解析多种格式与版本文档:TXT、DOC、EXCEL、PPT、PDF、XML等。尤其是PDF文件,可直接解析输出为word格式文件,保留文件中表格与文字格式等重要信息。对于图片信息,OCR可自动识别并抽取图片中的文字信息。
    2. 知识抽取:KGB知识图谱引擎,可从结构化表格与非结构化文本中自适应识别并抽取关键知识(主体、客体、时间、地点、金额、条款等),准确率高达90%,实现知识的快速生成。
    3. 知识关联:KGB知识图谱引擎深入挖掘知识关联,将一个个知识实体链接为具有完整意义的知识事实。并具有强大的知识推理能力,推理出暗含的知识与结论,丰富知识图谱。
    4. 知识较验:KGB知识图谱加工厂能够对知识质量智能校验,包括对多种知识错误与冲突进行自动智能核查与修正,更有知识工程师进行知识精准校验,保证知识图谱的准确性。
      在应用方面,KGB知识图谱兼具以下特色:
      1、跨领域可扩展:知识图谱加工厂具有通用的图谱构建引擎。知识抽取、知识关联与质量核查过程不依赖特定业务知识,结合用户知识图谱构建的需求,可以快速构建用户领域知识图谱。
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