任明
- 作品数：17 被引量：153H指数：5
- 供职机构：中国人民大学信息资源管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国人民大学科学研究基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学社会学更多>>
- 网络论坛意见领袖的形成研究被引量：1
- 2013年
- 意见领袖是在人际传播中经常为他人提供信息、意见、评论,对他人施加影响的活跃分子。在如今的各种网络信息交流平台上,也活跃着一批意见领袖,他们的观点能获得众多网民的响应,在网络舆论的形成中起着重要作用,因此得到了研究人员的广泛关注。但是意见领袖形成因素的研究并不多见。本文对成就意见领袖的主要因素进行了探讨,以网络论坛为研究背景开展了定量研究。根据研究结果,如果一个人希望成为网络论坛中的意见领袖,那么他应该积极发表高质量的主题帖,并积极回复他人,这会使他得到来自他人的响应。建立这种关系是成为意见领袖的开始。
- 任明杨守伟
- 关键词：意见领袖网络论坛
- 西方媒体新闻中的中国经济形象提取被引量：3
- 2021年
- 【目的】使用文本挖掘技术从西方媒体的新闻文本数据中提取中国的经济形象。【方法】基于人类的认知图式分析了形象的文字呈现方式,提出从主题、观点、倾向三个层次来提取国家形象,进而提出相应的文本挖掘方法和流程。【结果】从达沃斯论坛期间的西方媒体新闻中提取的中国经济形象可以概括为:充满活力、有巨大成就、为世界带来机遇和挑战、可能撼动世界格局的新兴发展中国家。【局限】主题模型使用人工解释,会带来个体差异。【结论】从主题、观点、倾向三个层次进行文本挖掘有利于把新闻数据和媒体形象联系起来,该方法对国家、地区、城市等媒体形象提取研究和实践也具有借鉴意义。
- 许光任明宋城宇
- 关键词：文本挖掘国家形象新闻达沃斯论坛
- 网络社区中个体受关注度的影响因素分析被引量：6
- 2017年
- [目的/意义]在信息经济时代,关注已经成为一种具有商业价值的、稀缺的资源。只有获得目标人群的关注,交流行为才能产生预期影响。从行为特征的角度探究个体在网络社区中获得关注的影响因素。[方法/过程]以社会交换理论和社交信息处理理论为基础,分析网络社区中个体受关注度的影响因素。本文使用多元线性回归方法,基于国内某知名网络社区的网络交流数据验证该模型。[结果/结论]研究结果显示,积极地参与网络交流、发起更多的主题帖、选择集中性的参与方式有助于用户获得更多的关注。
- 任明张楠马宝君
- 关键词：网络社区社会交换理论
- 家谱文本中实体关系提取方法研究被引量：8
- 2020年
- 实现家谱资源的高效的组织和利用,需要从非结构化的家谱文本中提取实体及关系,进行结构化的表示。实体和关系的提取通常被作为序列标注任务来解决,输入的句子被映射到标签序列。针对家谱文本中实体和关系高度密集、关系重叠很常见的特点,该文构建了相应的概念模型来指导整个提取过程。在序列标注部分,该文在真实数据上检验了常用的深度学习模型的表现。实验结果显示,BERT-BiLSTM-CRF模型的精确率、召回率和F1值均优于所对比的其他模型,该文所提出的方法能够有效地解决家谱文本中的实体关系提取问题。
- 任明任明王文祥
- 关键词：家谱命名实体识别
- 数据要素市场的价值增值研究:理论构建与实施路径被引量：3
- 2024年
- 近年来,我国数据要素市场体系和制度规则不断健全,为数字经济发展带来了新机遇。然而,我国数据要素市场发展尚在起步阶段,数据价值远未充分释放,市场活力明显不足,数据要素市场价值增值路径亟待厘清。在系统回顾数据价值实现有关研究基础上,从经济规律、历史规律、市场规律三个维度归纳了土地、资本等传统要素市场价值增值的核心逻辑,构建了两级数据要素市场价值增值理论框架,并深入分析了数据要素的价值组成及其在一、二级市场中的增值过程。最后,提出要“管住一级,放开二级”,从产权制度、数据“收储”与“做市商”机制、规范引导交易场所发展等路径推进我国数据要素市场价值增值,有序培育超大规模数据要素市场。
- 于施洋黄倩倩虞洋马文博任明
- 关键词：市场价差
- 计算思维视角下的劳动者数字素养
- 2024年
- 1背景随着大数据的快速发展,我国已成为名副其实的数据大国,并在稳步迈向数据强国。在激活数据要素潜能、将我国庞大的数据规模优势转化为数据价值优势的进程中,劳动者的数字素养发挥着至关重要的作用。数字素养作为数字时代生存所需的一系列技能,使公民能够充分利用数字技术创造价值[1]。随着数字技术、数字平台等日益普及的应用,劳动者需要具备相应的数字素养,才能有效地完成工作任务[2]。
- 任明
- 关键词：大数据数据价值思维视角
- 数据与知识双驱动的知识组织系统构建框架研究被引量：3
- 2023年
- [目的/意义]数据密集型社会发展下,融合数据驱动和知识驱动的第三代人工智能技术,有助于进一步提高知识组织系统自动化构建的质量和效率。[方法/过程]结合符号学理论,从理论层面揭示了“数据”与“知识”之间的转换机理,基于知识组织系统的语法、语义、语用分析视角,提出了数据和知识双驱动的知识组织系统构建框架。[结果/结论]研究厘清了从数据中获取知识,又将以知识组织系统方式表示的知识应用到数据处理中的双向转化过程,构建了数据与知识双驱动知识组织系统构建框架,为数智时代下知识组织系统的发展提供新的思路。
- 贾君枝崔西燕任明
- 关键词：知识组织系统符号学大数据语义构建
- 基于Bootstrapping的家谱文本信息抽取方法研究被引量：3
- 2022年
- 实现家谱文本信息的自动抽取是家谱资源深度开发利用的关键。目前深度学习在家谱文本信息抽取方面取得了良好的效果,但是对标注数据的依赖始终是其发展瓶颈之一。本文面向家谱的世系小传,研究基于小规模标注数据进行家谱人物和关系的抽取方法。具体来说:基于Bootstrapping的思想,以少量的标注数据作为初始种子集,使用深度学习BiLSTM-CRF模型为待标注样本自动预测标签序列,并筛选高置信分数的样本加入标注集中,从而迭代地扩展标注集,最后训练得到的模型用于命名实体识别和关系抽取。基于真实数据集的实验表明,使用Bootstrapping改进的BiLSTM-CRF模型能够基于小规模标注数据实现家谱信息抽取,使基于深度学习的家谱信息抽取更加高效。在种子集规模为250条时取得的预测效果与训练集规模为1800条的BiLSTM-CRF模型的预测效果接近。
- 鲍宸洋任明
- 关键词：信息抽取BOOTSTRAPPING
- 基于协作智能的数字人文领域知识图谱构建被引量：1
- 2023年
- [目的/意义]知识图谱对于重构数字人文资源、促进资源共享重用和深度开发具有重要意义。通过协作智能充分结合人类智慧和机器智能,有助于实现高效、优质的知识图谱构建。[方法/过程]提出基于协作智能构建数字人文领域知识图谱的PDC工作模式,结合数字人文领域知识图谱构建中的核心任务,分析人与AI的分工与协作,并总结在这一过程中协作智能逐渐由人类主导转向AI主导的趋势。[结果/结论]进一步展示基于协作智能的家谱知识图谱构建的可行性和有效性,重点探索家谱知识抽取中的协作智能,并通过定性和定量的评价展示协作智能的优势。协作智能不仅是未来数字人文知识图谱构建的发展趋势,对于其他领域的数字资源组织和知识图谱构建的实践亦具有一定的参考价值。
- 任明贾君枝
- 关键词：知识图谱家谱
- 数智赋能:信息系统研究的新跃迁被引量：111
- 2022年
- 在大数据和人工智能技术飞速进步及其与社会经济活动的融合持续深化的同时,数据治理,高阶智能以及数智赋能正在成为数字经济发展的关注焦点,进而引发信息系统研究的新跃迁。本文首先刻画了我国信息系统研究的阶段演化框架,讨论研究的“造”与“用”视角、主题跃迁、价值创造特点、方法论范式等。接着,通过凝练对于大数据的认识,揭示管理决策要素转变,探讨了现阶段信息系统研究的若干前沿方向,包括“大数据驱动”研究方法论范式、智能方法创新、人机融合行为等方面的研究进展,并概述了相应的建模思路和求解路径。最后,从数据、算法、赋能的层面,阐释数智化新跃迁的新特征、新挑战、新课题,以期为我国信息系统学界提供前沿探索和研究创新的启发。
- 陈国青任明卫强郭迅华易成
- 关键词：信息系统
