中文信息学报

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中文信息学报 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：北大核心; 国内统一刊号：11-2325/N; 国际标准刊号：1003-0077; 主办单位：中国中文信息学会中国科学院软件研究所; 主管单位：中国科学技术协会; 查看中文信息学报近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《声学技术》期刊论文发表; 下一本期杂志：《化工自动化及仪表》自动化论文

　　【杂志简介】

　　《中文信息学报》于1986年创刊，是经国家科委批准，由中国科学技术协会主管，中国中文信息学会和中国科学院软件研究所合办的学术性刊物，是中国中文信息学会会刊。《中文信息学报》是《中文核心期刊要目总览》自动化、计算机技术类的核心刊物。国内外公开发行。它及时反映我国中文信息处理的学术水平，重点刊登我国中文信息处理基础理论与应用技术研究的学术论文，以及相关的综述、研究成果、技术报告、书刊评论、专题讨论、国内外学术动态等。从本刊刊登的文章中可以及时了解我国最新的中文信息处理水平和学术动向。所刊登的文章多数得到了国家或省、部级重大科技项目、攻关项目及自然科学和社会科学基金的资助。

　　【影响因子】

　　国家新闻出版总署收录　该刊被以下数据库收录：

　　中国科学引文数据库(CSCD—2005)

　　核心期刊：

　　中文核心期刊(2008)

　　中文核心期刊(2004)

　　中文核心期刊(2000)

　　中文核心期刊(1996)

　　【栏目设置】

　　主要栏目：综述、研究成果、技术报告、书刊评论、专题讨论、国内外学术动态等。

　　杂志优秀目录参考：

　　现代汉语虚词用法知识库建设综述张坤丽，昝红英，柴玉梅，韩英杰，赵丹，ZHANG Kunli，ZAN Hongying，CHAI Yumei，HAN Yingjie，ZHAO Dan

　　基于依存语法构建多视图汉语树库邱立坤，金澎，王厚峰，QIU Likun，JIN Peng，WANG Houfeng

　　词汇计量研究与常用词知识库建设俞士汶，朱学锋，YU Shiwen，ZHU Xuefeng

　　面向计算的现代汉语双音词分离及其语法意义与特性研究薛宏武，XUE Hongwu

　　汉语复合名词语义信息标注词库:基于生成词库理论宋作艳，赵青青，亢世勇，SONG Zuoyan，ZHAO Qingqing，KANG Shiyong

　　汉语语义场网络中的无标度分布现象杨华，姬东鸿，萧国政，YANG Hua，JI Donghong，XIAO Guozheng

　　HowNet与CCD映射方法研究向春丞，穗志方，詹卫东，XIANG Chuncheng，SUI Zhifang，ZHAN Weidong

　　信息动态

　　基于特征序列的语义分类体系的自动构建陈刚，刘扬，CHEN Gang，LIU Yang

　　基于本体和依存句法的词汇语义关系标注及评价方法研究熊晶，支丽平，袁冬，XIONG Jing，ZHI Liping，YUAN Dong

　　内容标签和关系标签相结合的汉语篇章标注规范王荀，李素建，王宇昕，WANG Xun，LI Sujian，WANG Yuxin

　　汉语篇章级小句关系的标注体系吴云芳，徐艺峰，王恺然，WU Yunfang，XU Yifeng，WANG Kairan

　　基于图式的文本蕴涵识别初探倪盛俭，姬东鸿，NI Shengjian，JI Donghong

　　基于框架语义的隐式篇章关系推理严为绒，朱珊珊，洪宇，姚建民，朱巧明，YAN Weirong，ZHU Shanshan，HONG Yu，YAO Jianmin，ZHU Qiaoming

　　教学与管理投稿：高校图书馆信息素质教育的研究思考

　　摘要：现阶段，在我国社会经济发展水平快速提高的同时，信息技术的发展获得了更大的发展空间。信息技术的应用领域逐渐扩大，尤其在高校图书馆信息素质教育方面发挥了重要的影响。如何根据高校图书馆信息素质教育的实际需求，合理的应用信息化技术，是高校未来发展中应积极思考的主要问题之一。本文将简要分析，信息技术发展影响下的高校图书馆信息素质教育方面的内容，旨在更好的发挥信息技术在高校图书馆信息素质教育中的优势。

　　关键词：信息技术,高校图书馆,信息素质,教育

　　在高校教育发展的过程中，信息技术发挥了很大的作用。结合信息素质的相关定义以及其在高校教育事业中发展的成果证明，信息技术的应用使高校图书馆在培养人才素质教育中，始终扮演着重要的角色。信息技术的应用，为图书馆信息素质教育，提供了及其便利的条件。在信息技术不断发展的今天，结合信息技术在高校图书馆信息素质教育中的应用问题，分析信息技术变革发展，制定高校图书馆信息素质教育策略，成为高校图书馆发展信息素质教育的关键事项之一。

　　中文信息学报最新期刊目录

基于逻辑关系引导的复杂论点解耦研究

摘要：复杂论点大多隐含多个分论点，需要针对性表示和多步骤推理来进行论点验证。传统方法对隐含分论点的表示大多基于复杂论点的文本片段，存在以下问题：(1)语境缺失带来分论点语义改变；(2)分论点粒度过粗带来验证难度提升；(3)指代问题突出。该文针对这三个问题，提出了基于逻辑关系引导的分论点解耦方法，利用大语言模型的上下文学习（in-context-learning）能力将复杂论点表达为与或非逻辑关系联结的分...

多层级主题场景驱动的智慧康养多模态最小语料库构建

摘要：在大语言模型（Large Language Models,LLMs）向智慧康养等垂直领域迁移的过程中，语料构建面临数据碎片化、标注成本高、语义冗余等挑战，严重制约了模型的适配性能。为此，该文提出多层级主题场景驱动的智慧康养多模态最小语料库构建方案（HTS-M₂C）。该方案以场景为核心，实现了异构数据的语义关联与逻辑统一；提出“主题-情境-活动”多层级体系，提升语料组织的扩展性...

面向藏医药领域的命名实体标注语料库构建

摘要：藏医药命名实体识别是藏医药文本知识挖掘和信息抽取的关键技术，构建实体标注语料库是其数据基础。藏医药作为具有完整理论和独特治疗方法的医药学体系，蕴含丰富的医药知识。当前，通用领域实体语料库难以满足特定领域的任务需求。尤其在藏医药领域，存在实体类别不统一、数据规模小而导致的数据稀疏等问题，这阻碍了藏医药命名实体识别技术的发展和应用。因此，该文在参考了I2B2实体标注定义和借鉴中英文实体标注语料库构建的...

融合区域图剪枝与双向交叉注意力的信息抽取模型

摘要：从海量文本中提取实体关系三元组已成为构建知识图谱的核心任务。现有的级联解码方法会积累误差，从而影响模型性能，联合解码方法存在关系冗余以及重叠三元组问题。在此背景下，该文提出了一种融合区域图剪枝与双向交叉注意力的实体关系联合抽取模型。首先，将输入文本划分为若干区域并基于这些区域构建图结构，采用关联度评估函数移除图中的无效边，得到初始状态的区域图；然后，采用基于双向交叉注意力的Transformer架...

基于标签增强和对比学习的少样本命名实体识别

摘要：少样本命名实体识别旨在仅依赖少量标注实例识别命名实体。大多数现有的基于原型网络的方法难以学习稳定的类别表示，导致原型不准确。同时，标签名称提供的语义信息有限，导致无法充分表达类别间的细粒度差异。为了解决这些问题，该文提出了一种基于标签增强和对比学习的少样本命名实体识别方法，通过构建标签的语义信息，利用所有标签的属性捕捉共享特征，并用注意力机制计算标签的语义表示；同时，利用对比学习探索实体间及实体与...

SEBERT：基于语义信息的疫情文本命名实体识别

摘要：近年来，新冠疫情持续爆发，如何快速处理疫情文本数据成为重要挑战。目前该领域公开的数据集相对较少，因此该文爬取了21个省级行政区的疫情公告并进行标注，构建了新冠疫情文本实体抽取数据集。由于数据集内实体较为密集，长实体过多，目前融入词汇信息的方法仍然不能有效地处理具有复杂结构的实体。该文根据疫情文本数据集的特点提出了一种基于语义信息的命名实体识别模型，通过将语义信息融入字向量增强模型对长实体的检测能力...

基于关键实体的提示学习少样本文本摘要

摘要：生成中，少样本的生成式摘要已经成为一项具有挑战性的任务。针对现有模型在少样本情况下无法充分提取源文本全局语义信息特征和摘要关键信息缺失的问题，该文提出一种基于关键实体抽取的提示学习文本摘要模型。首先使用实体抽取方法对源文本进行实体抽取，然后通过计算不同实体对于文本的词频-逆文档频率判断实体重要性，选取前三个关键实体作为提示学习的提示词，确保摘要文本的关键信息，最后通过改进的提示学习方法，将提示同时...

基于自监督就诊相似性网络的药物推荐

摘要：随着有限的医疗资源与不断升级的需求之间的不平衡日益加剧，药物推荐已成为智慧医疗的重要任务。药物推荐主要基于临床就诊数据展开，然而当前药物推荐算法对就诊记录中的隐含信息的挖掘不够深入，例如，只有单次就诊记录以及具有就诊相似性的患者信息均没有被很好地利用。针对这些问题，该文提出了基于自监督就诊相似性网络的药物推荐模型VSimDrug，设计了针对药物推荐的自监督学习任务，利用就诊信息包括对单次就诊的患者...

整体与局部情绪认知协调的共情回复生成模型

摘要：共情回复生成任务的目标是赋予对话系统对说话者情绪的感知能力，并在此基础上生成具有同理心特质的回复。目前的研究主要关注建模整体或局部的情绪认知状态来感知情绪和理解上下文语义，然而情绪认知状态在整体上反映了说话者的情绪状态，在局部上则展示了说话者的情绪体验，这种差异与联系在现有模式中缺乏刻画，限制了模型的能力。为此，该文提出了一个整体与局部情绪认知协调的共情回复生成模型。首先，以构建整体与局部知识的情...

多元知识图谱链接预测研究综述

摘要：多元知识图谱（N-ary Knowledge Graph,NKG）是一种特殊的知识图谱，旨在更有效地存储现实世界中的复杂事实。与传统的知识图谱不同，NKG允许一个事实包含两个以上的实体，简称多元事实。NKG链接预测是为了预测NKG中事实的缺失元素，这对于补全NKG和进一步提高下游应用任务的效果至关重要。最近，这一领域受到越来越多的关注。该文首次对NKG链接预测研究进行了系统回顾。首先给出了NKG链...

基于两种新颖辅助任务的端到端语音翻译

摘要：端到端语音翻译具有跨模态和跨语言的特性，如何有效利用这些特性是一个具有挑战性的问题。该文基于多任务学习框架，提出两种新颖的辅助任务。语音增强的文本翻译任务通过在文本翻译任务中融入语音模态信息来缓解语音和文本的模态差异，最终提升语音翻译任务的性能。全局感知条件掩码语言建模任务能够同时建模转录文本和译文，进而利用文本的全局上下文信息指导翻译模型的训练。在MuST-C数据集八个语向的实验结果表明，该文方...

基于约束词-上下文信息交互的词约束翻译方法

摘要：在特定领域的机器翻译以及交互式翻译等场景中，往往需要为模型提供词汇级别的翻译知识作为约束，以保证其在翻译过程中对诸如专业术语等一些重要词汇的翻译准确性。目前的词约束翻译方法主要研究如何在模型输出的译文中完整包含所给定的全部约束词，而忽略了译文中约束词与其他上下文非约束词之间的信息交互的重要性。该文认为，约束词和非约束词在翻译过程中可以为彼此提供所需的语义信息。因此，在Transformer模型的解...

基于问题扩展的散文答案候选句抽取方法

摘要：在散文阅读理解中，一方面，问题的题干通常较为简洁、用词较为抽象，机器难以直接理解问题的含义和要求；另一方面，散文文章较长，答案候选句分散在文章的多个段落，给答案候选句抽取任务带来巨大挑战。因此，该文提出了一种基于问题扩展的散文答案候选句抽取方法。首先，利用大语言模型抽取文章中与问题题干相关的词，构建问题词扩展库；其次，利用大语言模型强大的生成能力对原问题的题干进行重写，并利用问题词扩展库对其扩展；...

基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本检索

摘要：跨语言文本检索是使用一种语言进行查询，并从另一种语言文档集中获取相关文档的过程。在中文-越南语、泰语、缅甸语等低资源跨语言检索任务中，跨语言检索标注数据稀缺且语言差异大，导致查询和文档匹配对齐难度较大。为此，该文分别从跨语言表征对齐和外部知识融合两个层面进行改进，提出了一种基于表示对齐增强和外部知识融合的低资源跨语言文本检索方法。首先，引入多语言知识图谱来丰富查询的知识信息；在此基础上，通过文档-...

会议通知|第六届中国情感计算大会（CCAC2026）将于7月10日-12日在武汉举行

摘要：<正>情感计算作为人工智能领域的核心前沿方向，正深度驱动认知心理与共情交互、脑电接口、舆情与社会治理、智能人机交互、大模型情感理解等领域的创新突破。历经五届匠心深耕，中国情感计算大会（CCAC）已成长为国内情感计算领域规格最高、影响力最广、产学研融合最深的标杆性学术交流平台。今日，我们正式官宣：第六届中国情感计算大会（CCAC2026）定于2026年7月10日—7月12日在湖北武汉举办...

中国中文信息学会召开党委扩大会议动员部署树立和践行正确政绩观学习教育

摘要：<正>2026年4月13日上午，中国中文信息学会第九届理事会党委扩大会议（以下简称会议）在北京以线上线下相结合形式召开，就中国中文信息学会（以下简称学会）开展树立和践行正确政绩观学习教育进行动员部署。学会党委副书记、秘书长孙乐主持会议，学会党委书记、理事长方滨兴，纪检委员、监事长黄河燕，党委委员，学会副理事长等共11人参加会议，中国科协机关党委领导刘静受邀参会督导。会议传达了《中国科协...

中国科协告示

摘要：<正>中国科协曾于2026年3月27日就2026年NeurIPS会议发表声明，本意是尽力维护我国关涉学者正当利益，其措施原则是清晰、适当的，没有发生变化。现就具体含义重申如下：1.学者参加2026年NeurIPS会议不纳入中国科协资助范围。中国科协原有项目包含该国际会议预算的将转用于符合条件的其他国际会议项目或全额转入国内项目资助。学者从科协以外渠道获得经费支持或自费参会的，均不受上述...

古汉语历时词义语料库的构建与应用研究

摘要：在数千年的语言文化传承中，汉语词汇语义系统始终处于持续变化状态，这为古汉语信息处理、语言教学和人文研究带来了诸多挑战。针对这些挑战，该研究综合运用古汉语大语言模型和文本向量表征方法，设计了高精度的词义标注、对齐和聚类算法；在此基础上，构建了大规模、多层次的古汉语历时词义演变资源库，收录先秦至晚清民国语料规模近两亿字，覆盖6万余词形和12万余义项，支持“语料-词语-义项-概念”多层级语言知识关联。基...

基于神经元感知的伪相关识别与缓解方法

摘要：预训练语言模型在很多自然语言处理任务中取得了显著进展。然而，现有研究发现模型过度依赖训练数据中某些特征和任务标签之间的伪相关，导致面对分布外样本时泛化性不足。现有的伪相关识别主要基于性能测试和特征归因等方法，然而这些方法受限于人类先验知识，难以揭示模型内部隐含的伪相关，而且人工成本较高，限制了其广泛应用。该文提出一种基于神经元感知的伪相关识别与缓解方法，该方法无需人类先验知识，通过梯度归因技术从模...

基于序列异构图卷积网络的信息传播预测方法

摘要：针对现有信息传播预测方法存在的用户动态偏好捕获不足、源用户传播影响挖掘不充分与长期依赖难学习的问题，该文提出基于序列异构图卷积网络(Sequential Hetegeneous Graph Convolutional Network, SHGCN)的信息传播预测方法。首先，利用级联序列和社交关系构建异构图与超图，通过时间划分得到序列异构子图与子超图，采用图卷积网络(Graph Convolutio...

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