本书分析了不同信息载体的时间表达式分布，构建了基于传统机器学习和深度学习的时间表达式抽取模型：首先，通过全文文献和题录信息的对比，验证了不同信息在学术文献对应研究阶段划分准确性上的影响；其次，对时间词敏感研究主题的排序进行了探究，并构成了基于时间相似度的检索研究内容；最后，结合具体的案例数据，以时间线串联整个研究内容，对研究主题的相应资源进行了整合探究。
本书主要面向信息资源管理、知识挖掘、深度学习的研究者和学习者。
第一章引言
第一节问题的提出
第二节研究意义
第三节研究方法
第四节研究的技术路线
第五节本书研究的创新点
第二章相关研究综述
第一节时间信息抽取与语义描述
第二节文本时间特征组织与利用
第三节基于时间特征的主题演化分析
第四节面向科学研究主题的微博文本组织
第五节融入深度学习的文本检索研究现状
第六节小结
第三章文本时间表达式自动抽取研究
第一节面向科学研究主题的时间表达式抽取
第二节时间表达式统计分析
……
