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基于共词和Word2Vec加权向量的文献—主题语义匹配分析方法

2022-07-04分类号:G353.1

【作者】丁敬达  陈一帆  刘超  蔡微  
【部门】上海大学文化遗产与信息管理学院  
【摘要】[目的/意义]共词分析作为主题识别的重要方法,存在一定的局限和不足,将Word2Vec加权向量与共词分析相结合,有利于明确具体文献的主题归属,更好地对主题的发展演化进行分析。[方法/过程]在运用共词分析进行主题聚类的基础上,通过Word2Vec加权向量分别计算文献向量与聚类主题向量,并基于余弦相似度进行文献与主题的语义匹配。[结果/结论]国内外知识共享领域的实证分析表明,该方法能较好地将相关文献匹配至对应主题,并能从文献层面对主题特征及发展演化进行动态分析。
【关键词】Word2Vec  共词分析  语义匹配  知识共享  主题演化
【基金】国家社会科学基金项目“基于多元数据融合的社科领域新兴主题探测方法及实证研究”(项目编号:21BTQ010)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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