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文獻檢索論文(優選6篇)
發布時間:2018-11-03

  文獻檢索論文第一篇(1)

  題目:一種基于比較的專利文獻檢索方法

  摘要:專利文獻可以切實反應出技術的發展趨勢。分析專利文獻可以得到重要的技術細節、領先的商業趨勢以及新型的解決方案, 從而影響投資決策。針對對比專利文檔的相關問題進行研究, 改進基于比較的專利文獻檢索方法, 以此檢測專利之間的可替代性或新申請專利的可專利性。為此, 首先從每個專利文獻中提取出可以進行判別的項, 然后通過基于圖論的方法將這些項在圖中進行連接, 并且通過用戶自定義的停用詞, 快速地得出用戶想要的結果。這種方法可以借由文獻之間的共性與差異明確兩個專利間的關系。實驗中, 較高的Edmundson值和ROUGE值證明了方法的有效性。

  關鍵詞:專利檢索; 比較性摘要; 可專利性分析;

文獻檢索

  Patent Document Retrieval on Comparative View

  ZHOU Wenqiang XU Jian ZHANG Hong

  School of Computer Science & Engineering, Nanjing University of Science & Technology

  Abstract:

  Patent document can effectively reflect the development trend of technology. Analysing Patent document can obtain important technical detail, lead business trends and new solutions, which influences investment decision. Considering Comparative patent document, this paper developes a improve method of patent document retrieval on comparative view, so that the substitutability between patents or the patentability of new patents is provided. To this end, this method first extracts discriminative terms from each patent document, and then the dots on a term co-occurrence graph are connected. Through the stop words setting by users can obtain the result efficiently. In this way, it is able to comprehensively extract the gists of the two patent documents being compared, and meanwhile highlight their relationship in terms of commonalities and differences. The high Edmundson and ROUGE demonstrate the effectiveness of this proposed approach.

  Keyword:

  patent retrieval; comparative summarization; patentability analysis;

  1引言專利文獻是維護公司利益的重要智力資源。與一般的Web文檔不同, 專利文獻通常有固定的格式要求, 長度較大, 并且包含大量的專業詞匯[13]。專利文獻的這些特征使得人工進行專利分析是十分耗時耗力的。因此, 近年來出現了專利檢索這一新的研究領域, 目的就在于協助專利分析師檢索、處理并分析專利文獻[1, 4, 11]。在實際應用中, 專利檢索任務需要根據具體的檢索目的進行具體分析。其中, 基于比較的專利文獻檢索的目的是通過專利文獻的比較, 檢測出專利文獻之間的可替代性或新申請專利的可專利性。得出的摘要有助于專利分析人員快速了解兩篇專利之間的關聯性, 從而降低專利檢索任務的成本。為了使專利文獻內容更容易理解, Shinmori等[5]通過自然語言處理的方法降低結構的復雜度。雖然這種方法都在一定程度上提高了專利文獻的可讀性, 但是在專利文獻之間的比較上, 還需要耗費大量人力。另一類提高搜索結果準確性的方法是使用摘要表示原始的專利文獻。Trappey等[7]提出一種基于聚類的方法將本體論的概念和空間向量模型的概念相結合。這種方法可以提取出專利的主要信息點, 但是它們無法得出專利之間的差異性。一般的專利檢索任務通常需要測量出兩個專利文獻之間存在多少的相似性 (或差異性) [23]。如果能夠提供兩個專利文獻之間的比較性摘要, 那么這一過程將會得到有效的化簡。因此將專利文獻的比較問題看作是摘要提取問題。普通文檔摘要提取的目的是找出文章中的主要內容, 但是大多數的摘要提取方法無法提供文章之間比較的信息。比較性摘要方法 (comparative summarization) 的提出[9]為解決專利文獻間的比較問題提供了一種新的思路。一些用于專利的比較性摘要方法可以提供兩個專利的摘要[12], 但是無法直觀地看出兩個專利之間的聯系, 并且得出的比較結果無法根據用戶的不同需求進行調整。為此, 提出一種改進性的方法。這種方法首先從每個專利文獻中提取出可以進行判別的項, 然后通過基于圖論的方法將這些項在同一個圖中進行連接。并且通過用戶自定義的停用詞, 快速地得出用戶想要的結果。總而言之, 該方法有以下三個特點:1) 將比較專利文獻的問題轉化為比較性摘要的問題;2) 使用基于圖的方法提取出專利之間的相同點與不同點;3) 加入用戶自定義停用詞, 使得提取出的信息更滿足用戶需求。2問題提出與解決方法2.1問題描述假設有兩個待比較的專利p1和p2。每個專利文檔都有若干語句組成, 即p1={s11?s12???s1m}, p2={s21?s22???s2n}。兩個文檔的比較問題本質上是一個比較性摘要生成問題, 分別選擇一個有相同長度L的語句子集s1?p1, s2?p2。s1和s2可以分別代表p1和p2的主要內容, 也可以將s1和s2分別劃分成幾個部分, 每個部分都代表著一個特定的方面。出于分析的目的, 摘要應該具有很高的質量, 提取出的摘要需要在盡可能少的冗余信息下包含盡可能全面的專利特征。通常情況下, 比較可以確定對象間的相似性與差異性。因此, 生成比較性摘要需要文檔中有代表性的信息, 并且包含盡可能多的比較性依據。特別地, 給定兩個文檔, 比較性摘要問題是通過提取每個文檔中差異性最大的語句為每個文檔生成一個簡短的摘要。這一問題與普通的文檔摘要問題有相似之處:它們都需要通過提取文檔中的語句生成內容摘要。但是不同的是, 普通文檔摘要的目標是包括文檔集中的絕大部分信息, 而比較性摘要的重點在于尋找文檔間的差異性。2.2比較性摘要方法為了解決已知解決方案的局限性, 提出一種改進性的方法。這種方法的構建流程如下:1) 選取可區別的特征:給定兩個專利, 分別將它們作為一個類, 并且進行特征提取, 選擇出有差異的項 (如, 名詞) 。2) 構造特征圖:通過原始專利文檔中的特征共性信息構造無向特征圖, 并且在圖中標記出有差異的特征。3) 提取代表樹:基于差異性的特征, 在特征圖上提取出兩個專利的共同信息。使用樹形結構表示這些差異性與共性。4) 生成比較性摘要:通過得出的特征樹中有連接的點挑選出兩個專利文檔中的語句, 并通過用戶自定義的停用詞進行進一步篩選。最終得出的摘要包括了專利間的差異性與共性。下面對上述流程進行詳細解釋:1) 選取可區別的特征每個專利文檔通常有自己獨特的地方。例如, 技術型專利通常在他們的發明中使用不同的技術。因此需要在文檔中提取出能代表這一文檔特性的項, 通常以名詞為主。將每個專利文檔作為一個類, 每個名詞或名詞短語作為一個特征。這就將問題轉化為特征選取問題。形式上, 假設從兩個專利中選取t個特征變量, 定義為{xi|x|xi?F}, 其中F是完整的特征索引集, |F|F|=|=t。類變量C={c1?c2} (即, 兩篇專利c1, c2) 。特征選取問題就是選取一個特征的子集, S?F, 然后準確的預測出目標的類變量C。進行特征選取的方法有很多, 例如, 基于信息理論的方法 (如信息增益、互信息) , 以及統計的方法 (如x2統計) 。此次使用x2統計的方法, 這種方法以及在文本挖掘領域得到成功的應用, 方法如下:在統計學中, x2統計量經常用來檢測兩個事件的獨立性。在特征選擇中, 兩個事件分別指詞項的出現與類別的出現, 計算公式如下:x2 (t?c) =?et?{0?1}?ec?{0?1} (Netec-Eetec) 2Eetec其中, et=1表示包含特征t, 否則et=0;ec=1表示在類變量c1中, 否則ec=0;N表示出現頻率;Eetec=N?EetN?EecN。通過查詢x2分布表, 就可以得知特征t與專利c之間是否獨立。若不獨立, 則認為t是c的一個可區別特征。2) 構造特征圖步驟1) 中提取的可區別特征主要用于描述專利之間的不同之處。因為兩個專利文檔的比較性摘要應包含不同點和相同點, 所以使用基于圖的方法更加準確地得出這些相同點。構造無向圖G代表兩個專利文檔, G= (V, E) 。G中包含一組頂點 (即, 特征) V, 每個頂點代表專利文檔中的一個名詞/名詞短語。兩頂點只有在它們共同出現在同一語句中才進行連接。特別地, 定義在單一文檔A中兩個頂點v1和v2的連接指數如下:ωA (v) 1?v2=2|{|{ (v1?v2) |v|v1?A?v2?A}||||{v1|v|v1?A}|?|?|{|{v2|v|v2?A}|其|其中|{|{v1|v|v1?A}|以|以及|{|{v2|v|v2?A}|分|分別表示v1和v2在文檔A中出現的頻率。|{|{ (v1?v2) |v|v1?A?v2?A}|表|表示在A中v1和v2出現在相同語句中的次數。ωA (v1?v2) 本質上描述了v1和v2在A中共現的概率。給定兩個文檔A和B, 若v1和v2在A與B中的平均鏈接指數都超過一個規定的閾值, 就連接v1和v2。3) 提取特征樹從特征選取中獲取的可區分特征可以表示專利文檔之間的區別。但是, 這些特征之間可能會存在一定差距, 也就是說, 它們可能無法在特征圖上很好地連接。為了得到一個結構流暢的比較性摘要, 需要發現可區別特征之間的關系, 這可以通過連接可區分的頂點與兩專利文檔共有的頂點達到。同時, 生成的摘要應該盡可能的密集、詳盡, 即, 通過最少量的特征表示出主要的共性/差異。通過制定最小Steiner樹解決問題。給定圖G (2) 中的特征圖) 以及頂點S的子集, G的Steiner樹類似于最小生成樹。定義為用盡可能少的邊包含整個S的G的子樹。定義:給定圖G= (V, E) , 頂點集S?V以及任意頂點v0?S。最小Steiner樹 (MST) 的問題是找出G中以v0為根并且包含S的最小子樹。MST問題是一個NP-hard問題。使用遞歸的方法生成Steiner樹T解決這一問題。這里需要用到級別參數i?1。當i=1時, 算法找出k個離根v0最近的終點, 并且用最短路徑將它們與v0相連。因為特征圖中的每一個頂點都可以連接到其他任一頂點, 所以在V中隨機地選擇出v0。當i>1時, 算法反復尋找頂點v, v與第i次輸入的根相鄰。K′是更新樹的最小成本, 這里的成本通過邊的數量進行計算。在獲得了預期的路徑之后, 更新相應的Steiner樹、目標大小k以及終點集S。4) 生成比較性摘要步驟3) 中的Steiner樹為生成兩個專利文檔間的比較性摘要提供了基礎。選取出可以完全覆蓋Steiner樹中特征的原始文檔語句最小集。每個語句可以代表特征圖的一個子圖 (Steiner樹也可視為一個子圖) 。因此, 需要選取覆蓋Steiner樹的子圖的最小集。定義兩個圖的聯合Ga= (Va?Ea) 以及Gb= (Vb?Eb) , Ga?Gb= (Va?Vb?Ea?Eb) 。生成比較性摘要的問題可以看作找出子圖中聯合覆蓋了Steiner樹的最小子集。定義:給定圖G= (V, E) , 一組子圖S, 以及G的Steiner樹T, 子圖覆蓋問題 (SGCP) 是找出最小子圖集C?S的問題。其中聯合U= (VU?EU) 覆蓋T中所有頂點和邊。SGCP問題與集合覆蓋問題 (SCP) 緊密相關。SCP是一個NP-hard問題。集合覆蓋問題的貪婪算法選取集合有一個規則:選取在每一次迭代中包含最多已發現元素的集合。這個算法可以得出H (s) 的近似比例, 其中s是被覆蓋集的大小, H (m) 是第m次諧波級數:H (m) =?j=1m1j?ln m+1在得到了比較性摘要之后, 可以通過用戶自定義的停用詞, 對結果進行進一步的篩選與化簡。3實驗設計與分析本次實驗所選的專利文檔數據集來自潤桐RainPat專利檢索網站 (http://www.rainpat.com/) , 以計算機軟件程序的裝載或啟動類的中文專利為主, 發表時間從2012年到2016年, 共約3000篇。下面分別使用兩種評價方法進行測評。3.1 Edmundson測評Edmundson評價方法比較簡單, 可以客觀評估, 就是通過比較機械文摘 (自動文摘系統得到的文摘) 與目標文摘的句子重合率的高低來對系統摘要進行評價。隨機以1000對專利作為訓練集, 500對專利作為測試集, 得出的平均Edmundson值為76.39%, 可以看出這一方法可以較好地總結出專利的摘要。3.2 ROUGE測評方法[1415]ROUGE測評方法目前已經廣泛地應用于文檔摘要質量的評估。給定一個系統生成的摘要以及參考的標準摘要集, ROUGE方法通過單元重復計算的方法評估摘要的質量。3.2.1與現有方法進行比較五種不同方法下的ROUGE值如表1和圖1所示。其中, Minimal Dominate Set方法 (MDSM) [10]從每個專利中選取最具有代表性的語句。Discrimi-native Sentence Selection方法 (DSSM) [8]選取每個專利中最具有差異性的語句表現不同專利的特點。Comparative Summarization via Linear Programming方法 (CSLPM) [6]將不同主題的概念對作為專利之間差異性的依據, 將相關概念作為專利之間相似性的依據。PatentCom方法通過專利之間的比較生成專利的摘要。這些ROUGE值取超過300對的專利文檔ROUGE平均值。從中可以得出:1) 基于比較的方法與PatentCom方法在各ROUGE值上的表現接近, 優于其他三種方法;2) DSSM方法在四種方法中表現較差, 這表明只考慮到專利間的差異性對于生成專利特征是不夠的。這是因為差異性可能不是專利特征中最重要或者最具有比較性的因素;3) MDSM方法在ROUGE-1值上表現較好而其他ROUGE值上遠不如CSLPM方法, 這是因為MDSM方法會選取出每個專利的重點句, 所以最終的摘要會包含專利中的常用詞。這樣會與基于單一字節的參考總結有明顯的重疊, 這與ROUGH-2、ROUGH-W、ROUGE-SU的測量目的相悖, 所以導致了MDSM方法在這三種ROUGE值上偏低。表1不同方法下的ROUGE值比較MDSMDSSMCSLPMPatentCom基于比較的方法ROUGE-10.52100.46040.53090.60530.5729ROUGE-20.30990.26450.40660.45930.4662ROUGE-W0.14990.11480.21180.22260.2196ROUGE-SU0.28860.15830.30150.30930.3058圖1不同方法下的ROUGE值折線圖3.2.2對專利的不同部分進行比較標準的專利一般包括發明摘要、方案說明、聲明等部分。其中的一些部分具體描述了專利發明的方案細節, 而有一些部分概括了專利的整體情況。為了評估每一部分在提供比較信息方面的重要性, 需要生成不同部分的比較性摘要。本次實驗中, 對發明摘要 (S) 、方案說明 (E) 、聲明 (C) 以及整體專利 (A) 四個部分進行比較, 結果如表2和圖2所示。從表中可以看出, 聲明和方案說明部分一起進行實驗時, 平均的各項ROUGE值都較高。這是由于聲明部分是整個專利的核心部分, 而方案說明部分包含了專利發明的絕大部分具體細節, 這就為生成一個高質量的比較性摘要提供了更大的可能性。表2不同部分的ROUGE值比較CSEC+SC+ES+EAROUGE-10.50190.48310.44270.54290.59380.48920.5729ROUGE-20.32880.25530.22460.41430.45930.28520.4662ROUGE-W0.15330.10990.09130.29330.21960.11560.2196ROUGE-SU0.22100.18990.12070.27750.30610.20460.3058圖2不同部分的ROUGE值折線圖4結語本文主要研究了對比專利文檔的相關問題, 以此檢測專利之間的可替代性或者新申請專利的可專利性。將此次需要解決的問題視為一個提取比較性摘要的問題, 并且設計了一種自動提取給定專利文獻之間比較性摘要的新方法。得出的摘要有助于專利分析人員快速地了解兩篇專利之間的關聯性, 從而降低專利檢索任務的成本。實驗部分通過約3000篇計算機軟件程序的裝載或啟動類中文專利證明了文中提出的新方法的有效性。在今后的研究中計劃在選取特征時, 為專利的各部分分配不同的權重, 希望以此進一步提高方法的準確率。 (下轉第2072頁)

  參考文獻
  [1]Zhang Longhui, Li Lei, Li Tao.Patent Mining:A Survey[J].Acm Sigkdd Explorations Newsletter, 2015, 16 (2) :1-19.
  [2]Zhang Longhui, Li Lei, Shen Chao, et al.PatentCom:AComparative View of Patent Document Retrieval[C]//Proceedings of the 2015 SIAM International Conference on Data Mining, 2015:163-171.
  [3]Zhang Longhui, Li Lei, Li Tao, et al.PatentDom:Analyzing Patent Relationships on Multi-View Patent Graphs[C]//ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management, 2014:1369-1378.
  [4]邱江濤, 唐常杰, 李慶.面向領域的學術文獻檢索框架[J].軟件學報, 2013, 24 (4) :798-809.QIU Jiangtao, TANG Changjie, LI Qing.A Domain-oriented Academic Literature Retrieval Framework[J].Journal of Software, 2013, 24 (4) :798-809.
  [5]Shinmori A, Okumura M, Marukawa Y, et al.Patent claim processing for readability:structure analysis and term explanation[C]//Acl-2003 Workshop on Patent Corpus Processing, Association for Computational Linguistics, 2003:56-65.
  [6]Huang Xiaojiang, Wan Xiaojun, Xiao Jianguo.Comparative News Summarization Using Linear Programming[C]//The Meeting of the Association for Computational Linguistics:Human Language Technologies, Oregon, Usa:DBLP, 2011:648-653.
  [7]Trappey A J C, Trappey C V, Wu C Y.Automatic patent document summarization for collaborative knowledge systems and services[J].Journal of Systems Science and Systems Engineering, 2009, 18 (1) :71-94.
  [8]Wang Dingding, Zhu Shenghuo, Li Tao, et al.Comparative document summarization via discriminative sentence selection[C]//ACM Conference on Information and Knowledge Management, ACM, 2009:1963-1966.
  [9]Wang Dingding, Zhu Shenghuo, Li Tao, et al.Comparative document summarization via discriminative sentence selection[J].Acm Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2012, 6 (3) :12.
  [10]Shen Chao, Li Tao.Multi-document Summarization via the Minimum Dominating Set[C]//International Conference on Computational Linguistics, Association for Computational Linguistics, 2010:984-992.
  [11]Tseng Y H, Lin C J, Lin Y I.Text mining techniques for patent analysis[M].[S.l.]:Pergamon Press, Inc, 2007, 1216-1247.
  [12]Sipos R, Joachims T.Generating comparative summaries from reviews[C]//ACM International Conference on Conference on Information&Knowledge Management.ACM, 2013:1853-1856.
  [13]李夢瑤, 劉彤, 蔣貴凰.我國專利挖掘研究現狀分析[J].科技創新與應用, 2015 (36) :281-282.LI Mengyao, LIU Tong, JIANG Guihuang.Analysis of current status of patent excavation in China[J].Technology Innovation and Applicatio, 2015 (36) :281-282.
  [14]張瑾, 王小磊, 許洪波.自動文摘評價方法綜述[J].中文信息學報, 2008, 22 (3) :81-88.ZHANG Jin, WANG Xiaolei, XU Hongbo.Survey of Automatic Summarization Evaluation Methods[J].Journal of Chinese Information Processing, 2008, 22 (3) :81-88.
  [15]Flick C.ROUGE:A Package for Automatic Evaluation of summaries[C]//The Workshop on Text Summarization Branches Out, 2004:10.

  文獻檢索論文第一篇(2)

  題目:圖書館文獻檢索中的虛擬現實技術

  摘要:文章對虛擬現實技術在圖書館文獻檢索中的具體應用進行了探討, 在此基礎上進一步分析了虛擬現實技術在文獻檢索中的影響, 以提升虛擬現實技術的應用效果及圖書館文獻檢索效率。

  關鍵詞:圖書館; 文獻檢索; 虛擬現實技術;

  1 虛擬現實技術在圖書館文獻檢索中的應用

  1.1 導讀功能

  虛擬現實技術最主要的功能就是導讀功能。導讀, 顧名思義就是指引用戶去閱讀那些質量較好的文獻, 增強用戶的閱讀欲望, 培養用戶的閱讀能力。傳統圖書館的導讀作用只是局限于為新用戶提供入館教育、簡要的館藏文獻介紹、相關的書目推薦及新書通告等。雖然能夠讓用戶對圖書館有一定的了解, 但這種導讀方式并不能體現出圖書館的整體內容, 無法發揮導讀功能的重要作用。

  隨著互聯網技術和信息技術的快速發展, 用戶要想獲得更好的閱讀體驗就必須在館藏的書籍中找到需要的相關書籍, 這就需要有效的導讀功能作為支持。虛擬現實技術就是在此基礎上發展起來的, 它是根據用戶的實際需求提供相應導讀功能的一項系統性技術。目前部分圖書館曾采取在線幫助的方式解答用戶提出的問題, 通過這種方式讓用戶了解圖書館, 但是, 簡單的問答方式并不能滿足用戶對導讀功能的需求。為此, 圖書館需要借助虛擬現實技術構建虛擬與現實之間的聯系, 使用戶能夠身臨其境地感受圖書館的氛圍, 用戶通過網絡便可實現對圖書館相關內容的了解, 同時圖書館也可為用戶提供更好的導讀服務。

  1.2 數字化信息資源

  圖書館的資源包含視頻資源、音頻資源、紙質檔案和相關數字化資源等, 這些組成形式復雜的資源為圖書館資源管理帶來了一定的難度, 同時也為用戶的閱讀需求帶來一定的影響。圖書館要想為用戶提供更好的閱讀服務就必須改變這種混亂的資源管理模式, 形成系統的、整合度較高的資源管理系統, 以便能夠為用戶提供更好的服務。但在實際運行過程中, 圖書館所收藏的資源除音頻文件和視頻資源外, 其他的資源均是以二維的方式呈現, 無法實現更好的表現效果。而虛擬現實技術的應用不僅能夠將相關資源以三維的方式呈現在用戶面前, 還能對資源整合起到積極的作用, 使圖書館的自身價值得到充分體現。

  1.3 整合數字資源

  圖書館的數字信息資源是一個比較龐大的系統, 包括各種各樣的種類, 應用系統也各不相同, 數據結構和組織方式更是多種多樣的, 查詢的方法和顯示界面也存在一定的差別, 這些都為用戶查閱和利用帶來了不便。使用虛擬現實技術開發工具能夠實現數據信息的共享與各類數據信息的切換。

  1.4 參考咨詢服務

  圖書館作為為用戶提供信息資源的場所, 能否為用戶提供所需的資源是其發展的關鍵, 這就要求圖書館不僅要保證信息資源的全面性, 還要保證資源分類的明確性, 最大限度地為用戶查找資源提供便利。為此, 圖書館只有對用戶的實際需求進行詳細了解, 根據用戶的閱讀需求制訂信息資源收集計劃, 為用戶提供相應的服務, 才能保證圖書館自身職能的有效發揮。虛擬現實技術在圖書館中的應用有效地推進了咨詢服務的開展, 實現了用戶與圖書館的直接聯系, 圖書館的相關工作人員可以通過虛擬現實技術實時了解用戶的閱讀需求。圖書館員在對用戶的實際需求進行全面分析之后, 由系統內部進行篩選, 為用戶推薦相應的文獻資料, 使用戶能夠從中獲得所需信息。圖書館員對用戶訪問信息和咨詢內容進行分析, 也是借助虛擬現實技術實現的, 虛擬現實技術在系統內部做出總結之后, 隨即將相關結果反饋給相關管理人員, 以便其為用戶提供更好的服務。同時, 虛擬現實技術咨詢服務功能的開啟, 為圖書館和用戶搭建起了一個交流溝通的平臺, 有助于在館員和用戶間建立良好的關系, 促進圖書館的健康發展。

  1.5 增加個性化服務

  目前, 越來越多的圖書館在虛擬現實技術功能模塊中增加了“我的圖書館”功能, 該功能把用戶作為服務中心, 服務于用戶操作, 為用戶查詢文獻資料提供便利, 使用戶能個性化地收集、組織數字資源。圖書館利用虛擬現實技術可以給“我的圖書館”設計虛擬的館舍, 構建虛擬人物, 用戶只需通過鼠標移動操縱虛擬人物, 就可了解圖書館的內部結構和相關資源情況, 并實現人物移動和圖書的取閱, 使用戶有身臨其境感, 可直觀有效地訪問和利用好信息資源。

  2 虛擬現實技術應用于圖書館文獻檢索中產生的影

  2.1 轉變工作模式

  虛擬現實技術在圖書館中的應用, 能夠實現圖書館文獻檢索工作的相互轉換。圖書館文獻檢索方式有被動檢索和主動檢索兩種。 (1) 主動檢索是指用戶可以通過鼠標操作來控制相應的虛擬設備, 進而實現對文獻資源的檢索操作。虛擬現實技術還可以實現對相關內容的動態展示, 為用戶帶來更好的服務體驗。 (2) 被動檢索是指所有操作都是在系統引導之下進行的一系列工作模式。虛擬現實技術的應用使圖書館文獻檢索工作的表現效果更好, 轉變了原有的二維表現模式。

  2.2 提升檢索效率

  虛擬現實技術之所以在圖書館中得到廣泛應用, 是因為其能夠根據用戶的需求準確地定位出相關的資料和文獻, 實現對相關文獻的快速索引。圖書館虛擬現實技術的有效利用不僅能夠實現對資源的快速整合, 還能保證對相關文獻內容的快速查找, 進而保證檢索的效率, 為用戶提供更好的檢索服務體驗。

  2.3 強化用戶的理解程度

  在信息技術和數字化技術快速發展的同時, 圖書館的相關資源也由原來的紙質媒介轉變為電子資料, 文獻資源以電子文件的方式呈現在用戶面前。圖書館能夠實現紙質媒介向電子媒介的快速轉換, 虛擬現實技術在這一過程中發揮了至關重要的作用。圖書館員借助專業的掃描文件, 將紙質資源全部以電子形式進行呈現, 這樣既保證了資料的完整性和全面性, 又便于資料的分類和管理。另外, 虛擬現實技術還可以通過場景構建創造更加完善的檢索環境, 實現檢索內容的準確性與全面性。同時, 虛擬現實技術還具備文件輸出功能, 它能夠根據用戶的實際需求為其提供更加便捷的輸出格式, 為他們提供更好的服務。

  2.4 優化圖書選擇路徑

  圖書館傳統的文獻檢索系統有明顯的局限性, 用戶在借閱圖書時需要通過圖書檢索功能了解流通情況, 查詢圖書分類號, 并據此到對應書架查找圖書。這種傳統文獻檢索方式耗時較長, 甚至因為某種原因而導致用戶找不到所需要的圖書。虛擬現實技術可對圖書館進行三維模型構建, 將圖書館結構和圖書的具體位置在三維環境中詳細地呈現出來, 便于用戶快速定位文獻所在的位置, 同時生成最優的圖書選擇路徑, 用戶可以以最快的速度從目前所在位置到達圖書所在的位置。

  2.5 增強圖書館的真實感

  就視景生成技術的應用而言, 目前視景生成技術在分布式虛擬場景的生成過程中各有優缺點, 圖書館要結合自身情況合理選擇相關技術。例如, 由于三維模型構建技術的滲透性, 對交互性要求較高的項目可采取視景生成技術, 能有效降低圖書館場景的復雜性, 強化圖書館虛擬現實場景的繪制效果, 實現交互的實時性。此外, 當前基于圖像的繪制技術基本用于虛擬展覽, 因此對于某些圖書館而言, 其可采用全景采集技術, 形成真實感較強的圖書館三維模型, 讓用戶快速了解圖書館的結構布局。

  2.6 借助互聯網拓展圖書館資源

  在互聯網技術快速發展的今天, 人們獲取信息的方式不再單一, 可以利用網絡從多個途徑獲取信息內容, 這就為以紙質為媒介的圖書館的發展帶來了挑戰。圖書館要想改變這種局面, 就必須引入新的經營觀念, 對圖書館的資源進行有效擴展, 充分發揮互聯網技術的重要作用, 創新多種資源格式, 以便于能夠為用戶提供更好的閱讀服務。圖書館要充分利用互聯網的拓展功能, 將虛擬現實技術和圖書館的文獻資料進行有機結合, 進而保證文獻檢索的效率。

  3 結語

  虛擬現實技術作為一門集合了各種高新技術的交叉學科, 通過發揮其沉浸性、交互性和想象性三大主要特征, 為圖書館工作的各個主要環節帶來了革命性的變化, 不僅在文獻檢索功能上, 還能在其他方面提供更加人性化和個性化的服務, 不僅推進了圖書館的現代化進程, 還為人們提供了更好的閱讀和文獻檢索服務, 最大限度地滿足了用戶的閱讀需求。虛擬現實技術在圖書館中的應用有效提升了圖書館的服務性能, 技術與服務相結合的方式為用戶帶來了更好的服務體驗, 有效地促進了圖書館的良性發展。

  參考文獻
  [1]陳翠芹.探析虛擬現實技術在高校圖書館文獻檢索中的應用[J].電腦編程技巧與維護, 2017 (10) :83-85.
  [2]薛涵, 朱娜娜.虛擬現實技術在圖書館服務創新中的應用[J].圖書館學刊, 2015 (6) :111-115.
  [3]周力虹, 韓瀅瑩, 屠曉梅.國內外高校圖書館虛擬現實技術應用對比研究[J].圖書與情報, 2017 (4) :1-7.

  范文一: 文獻檢索論文(優選6篇)
  范文二: 研究生文獻檢索能力在科研中的重要性認識
  范文三: 闡述文獻檢索的方法以及文獻檢索的意義
  范文四:英文數據庫檢索策略的定位方法及作用探討
  范文五: 基于現代化為視角下探討作品在文獻檢索中的特殊性

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