本书通过用户自然标注构建知识库是自动标引的一个重要思路。目前，自动标引抽出的表达文献主题的关键词的准确性偏低，这在一定程度上是因为自动标引使用的知识库通常是依靠领域专家手工建立的，难以较为全面地将用户使用的词语包含进去，其覆盖面和更新速度有待提高。而用户自然标注能够为扩充知识库提供一个途径，将用户对某一领域内常用的概念或主题词全面快速地扩充，并尽可能符合用户的使用习惯。因此，研究基于用户自然标注的机器辅助标引算法，在提高自动标引的准确率以及标引结果更加符合用户使用习惯方面具有重要意义。

《基于知识组织的科研项目评审专家发现研究》由宋培彦著

第一章 绪论
1.1研究背景
1.2应用实践
1.3理论基础
1.4基本思路
1.5研究内容
1.6章节导读
第二章 专家发现：动因与模式
2.1创新驱动发展战略与政策要求
2.2“反五唯”背景下专家发现模式
2.3专家发现中的计算模型
2.3.1经典专家发现模型
2.3.2基于话题模型的专家发现方法
2.3.3基于网络社区问答的专家发现方法
2.4专家发现的数据基础
2.4.1数据关联模型
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