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基于语义相似关系的学科交叉主题识别方法

2024-01-24分类号:G353.1

【作者】王卫军   宁致远   董昊   乔子越   杜一   周园春
【部门】河南财经政法大学图书馆  中国科学院计算机网络信息中心  中国科学院大学  
【摘要】识别不同学科间共有的研究内容是学科交叉知识发现的一种研究思路。学科间具有相似语义的研究内容,能够更好地体现学科之间知识的融合、交流现象。针对从科技文献数据中获取语义相似学科交叉研究主题的问题,本文提出了一种基于无监督对比学习的科技文献及关键词语义相似关系表示学习方法,构建了一种语义相似学科交叉主题识别模型。该模型将Spearman相关系数作为评价学科交叉主题的指标,解决了现有研究缺少学科交叉研究数据集的问题。研究结果表明,本文模型较好地获取了科技文献及其关键词之间的语义相似关系,能够较好地反映两个学科之间的交叉态势。
【关键词】科研项目  学科交叉主题  对比学习  表示学习
【基金】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);国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(T2322027);; 中国科学院青年创新促进会项目(2021166)
【所属期刊栏目】情报学报
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