基于课表知识抽取的情报学课程设置启示研究

摘要

情报学课程体系改革近年来逐渐成为研究的热点.在获取国外iSchool学校课程表的基础上,结合Bi-LSTM和BERT深度学习模型,构建课程名称的自动抽取模型,其中最优的BERT模型的调和平均值达到了92.92％.在该模型的基础上完成对所有课程名称的知识抽取,从而构建了相对全面和体系化的iSchool课程知识体系.在所抽取的知识基础上,从整体和类别的角度对国外iSchool课程的内容进行系统和深入的统计与分析;并在上述分析的基础上,对国内开设情报学相应的课程提供了切实可行的建议.