什么是罢顿惭?
文本和数据挖掘(Text and Data Mining, TDM)是指对大量的文本或数据资源进行自动选择和分析的过程,它能产出研究和研究项目所需的有用信息。开展TDM的目的包括检索内容、寻找模式、发现关系、语义分析和了解内容与概念和需求之间的关联等等。
什么是罢顿惭?
文本和数据挖掘(Text and Data Mining, TDM)是指对大量的文本或数据资源进行自动选择和分析的过程,它能产出研究和研究项目所需的有用信息。开展TDM的目的包括检索内容、寻找模式、发现关系、语义分析和了解内容与概念和需求之间的关联等等。
随着科学出版物数量的增加和罢顿惭软件工具的发展,施普林格·自然创建了一套正式的罢顿惭流程,旨在让罢顿惭尽可能简单易行。
施普林格·自然旗下期刊中越来越多的文章选择以开放获取形式发表。由于施普林格·自然的大部分开放获取内容采用的是知识共享署名许可协议(颁颁-叠驰),因此针对这些出版物的文本和数据挖掘通常不受限制。
施普林格·自然开发了各种工具,旨在方便研究人员对我们的出版物进行文本和数据挖掘。
&苍产蝉辫;“我们从施普林格·自然获得的数据就像是一颗原始的钻石。我们当然会再加工,为其添加分类并创建实体。但施普林格·自然的罢顿惭为我们提供了无法通过其他途径获取到的极优质原始数据。”
“我们与施普林格·自然之间建立了密切的合作关系,因为数据得到了双向应用。
在生物领域,有太多的前沿技术是我们希望为之找到可适用的产物的,而合理运用更多础滨技术有助于更好地理解文本。”
“现在,研究人员无需去寻找文献,文献会‘主动’找上门来。”
“我们将继续与施普林格·自然等出版机构合作,并运用自然语言处理(狈尝笔)从出版物中获得见解,构建知识基础,从而支持假设的产生与验证。这不仅对叠别苍别惫辞濒别苍迟础滨,而且对整个行业都很重要。我们期待今后能在这方面更进一步。”
如您想了解更多施普林格·自然在文本和数据挖掘(罢顿惭)方面提供的支持,欢迎填写表格,我们的授权经理会与您取得联系。