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基于词嵌入的国家自然科学基金学科交叉知识发现方法——以“人工智能”与“信息管理”为例

2021-08-24分类号:G353.1

【作者】王卫军  姚畅  乔子越  崔文娟  杜一  周园春  
【部门】中国科学院计算机网络信息中心  中国科学院大学  国家自然科学基金委员会信息中心  
【摘要】学科交叉的研究是促进各种复杂科学问题解决的重要途径。本文利用国家自然科学基金所资助项目中人工智能学科与信息管理学科关键词之间的共现关系,通过word2vec相关模型,将相应关键词映射到低维向量空间。利用关键词向量计算关键词之间的关系大小,获取量化的关键词共现关系。通过PageRank算法,计算关键词在共现网络中的重要性。利用DBSCAN聚类算法等对项目中未出现过的具有跨学科性质的关键词共现进行分析,并结合关键词重要度等文字信息和可视化信息分析潜在学科交叉知识。研究结果发现,本文提出的模型能较好地将潜在的学科交叉知识提取出来,并可以利用跨学科关键词共现关系大小,进行学科交叉知识的过滤及排序,其结果具有一定的可解释性和合理性,为探索学科交叉知识发现方法以及发现潜在交叉学科成长提供了新的研究思路。
【关键词】科研项目  学科交叉知识  共词分析  词嵌入
【基金】国家自然科学基金专项项目“国家自然科学基金成果开放共享政策与平台架构设计研究”(L1924075);国家自然科学基金重点项目“面向领域大数据的知识图谱构建”(61836013);; 北京市科技专项计划项目“基于科技领域知识图谱的首都科技评估方法研究”(Z191100001119090);; 科技部创新方法工作专项“基于群智理论的创新方法新系统研究与应用示范”(2019IM020100)
【所属期刊栏目】情报学报
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