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隐性知识链发现：语义脑图中，给定重心节点（搜索词）A，任意兴趣节点C（黑色背景）；当A和C本身并没有直接关联的前提下，如果存在A-B语义直接关联，并且B-C语义直接关联，这类的概念节点B（具有蓝色右下角标的节点），正是读者在文献阅读过程中试图去发现的A和C之间潜在的知识衔接节点。右下数字角标所标识链接的具体文献，表示在其中的一篇文献中，或在不同的两篇文献中，读者可以找到这种隐性知识链的相关文献内容。多维度发散思维：读者可以选定语义脑图中的任意概念词（双击），则由此作为新的重心节点，系统将在搜索结果中重新提取与新的重心概念密切相关的概念语词，重构一幅全新的语义关联矩阵。任意一个概念语词就是一个新的维度（视角），使得读者能够立体看到当前文献搜索结果的各种语义关联呈现。上海有那些公司是做文献知识服务的？互联网文献知识发现标志

相关文献与语义脑图互为关联揭示：左侧的语义脑图中任意节点可以在右侧文献详情界面显示其相关文献。右侧相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的概念语词（红色下划线）。选择其中的任意词（鼠标定位），可以查看该概念词所有的相关文献，并且以该概念词为重心节点，可以在左侧语义脑图子窗口，重构一幅全新的语义脑图（发明专项权利）。《嵌入式知识链分析》无缝嵌入原始文献数据库，将传统文献搜索引擎一维的文献显示模式提升为二维的概念语词级别的关联矩阵显示模式。其基于实时搜索结果的知识层面的语义概念专指、聚类、收敛、发散、显性、隐性及其多维度的关联揭示等功能特色，在尤为强调知识发现、知识创新的未来，将会为读者带来一种全新的文献搜索用户体验。四川文献知识发现系统知识文献用来干些什么?

数据库作为一种“宏文本”。数据库收录的数字化文本，文本性质并没有改变。每个数据库都可以看作一种**文本，不同的文本基于知识、逻辑、功能等被联结成为巨大文本，是别集、总集、类书、丛书等传统文献形态的革新。单一、直接的文本阅读锐减，取而代之的是数据库形态的庞大的文本**。检索界限消失后，古籍数据库可以很大程度地“一站式”获取所需文献资料。关系型智能化的数据库作为一种文本，其形态与功能较纸本时代有质的提升。历史文本的空间化与可视化。可视化能够包含多重变量，具有可读性与可理解性。地理信息系统（GIS）技术***地促进了传统文献的图表化、可视化，以动态的数字化地图和知识图谱体系，改变和丰富了传统的文本形态和使用功能。“一图胜千言”，文本内部蕴含的信息也具有可视化潜力。通过发现古代汉语文本特定的词频模式（如高频词、异常词频），可以借助文档相似性比较、主题探测、趋势发现等探索文本中特定的隐含语义关系，将难以理解的抽象数据空间转化成具体直观的视觉空间。

文本语义脑图基本原理1、以读者当前搜索词作为启始节点（一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素概念之间语义关联推导而得。2、共有4种不同的节点类型：中心节点（a）,直接关联节点（b）,间接关联节点（c）,弱关联节点（d）。从搜索词（a）出发，体现a推导b,b推导c,c推导d的上下层级关联（启发式知识关联揭示）。3、单一列向量空间内，由上至下所有节点之间依据该文本概念词的语义权重和文献时序权重排序（语义概念权重有序）。4、任意概念节点右上数字角标表示其在当前Top-N搜索结果中的文献数。点击该文献数则链接至相应的命中文献（文本概念的细分聚类及其迅速定位）。5、选择语义脑图中任意节点（x）作为兴趣点（聚焦节点），可以进一步推导出该节点的所有直接关联节点（y）。（隐形识发现）6、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献。7、任意节点可以作为新的起始中心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。8、跨语言搜索时，系统可以同时分别生成中文和英文两张语义脑图。文献的概念和意义是什么？

系统支持的文献数据库：理论上支持所有的HTML4和HTML5类别文献服务数据库。比如知网、万方、以及大多数的外文文献资源。系统支持图书馆所购买的网上文献服务数据库；支持本地镜像文献数据库；支持Web模式的图书馆自建数据库；也支持本馆图书馆自动化管理系统中的Web书目查询。系统可以同时融入网上开放式的公共学术类搜索引擎，例如GoogleScholar、百度学术、Being学术、医学专业领域内的PubMed等。对于图书馆没有购买的收费数据库，系统同样支持对方公开开放的部分（比如搜索和浏览），未授权部分（原文下载）则不支持（系统提供馆员馆际原文传递服务模块支持）。简而言之，系统支持访问可达并且基于HTML的文献数据库。系统目前暂不支持flash视频类数据库，比如《乐儿智慧王国》。系统不支持自己客户端（非浏览器模式）的文献服务模式。上海半坡提供实时的知识关联分析：从文献篇名、摘要的文本词汇层面来分析词汇之间的概念关联。文献知识发现特点

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作者是谁？他们还出版了什么？这篇论文是他们曾经研究内容的工作延伸吗？文章的目的是什么？你认可他的观点吗？他的这篇文章研究调查、评论或分析了什么？这个课题有意义吗？为什么？作者采用了哪些方法、理论或分析框架？这些是适当或合理的吗？得出了哪些结论？这些证据是否合理？研究设计有什么限制吗？调查教过是否确凿适用于你的研究？上述的这些问题可以帮助你更好的对文献进行分析或阐述，不过，它只是一个起点，你可以试着在阅读时提出并添加自己的问题或想法。当你开始试图评估文章、研究和方法时，了解谁是你研究领域中的会对你很有帮助。你可以通过搜索，找到哪些文章或作者被引用的频繁，这被称为「citationsearch」。通过诸如WebofScienceCitationIndex和SCOPUS之类的数据库，它们索引了science，socialscience和arts&humanities受到高度重视的学术期刊，能够更容易的追踪谁引用了某个作者的作品，或者找出哪些是常被引用的文章。互联网文献知识发现标志

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