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[期刊] 图书情报工作
[作者]
王衍喜 周津慧 王永吉 肖永红 郝丹
提出一种基于科技文献的学科团队成员挖掘与识别方法,应用社会网络技术,借助领域专家知识导航平台,构建团队成员挖掘、团队成员识别及其科技文献产出为一体的识别方法,同时以国内某研究单位人机交互学科团队成员的构建为例,验证此方法的可行性和有效性,拓展科研机构评估及分析方法。
关键词：
识别方法 社会网络 科技文献 机构评估
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
董坤 许海云 罗瑞 方曙
[目的/意义]探寻有效的知识发现方法,从海量科技文献中识别学科交叉主题并做出预测,对于探测学科发展前沿、促进跨学科知识融合具有重要意义。[方法/过程]首先分析学科交叉主题在学科多样性与主题核心性、奇异性及生长性方面的科学计量特征,并以此为基础构建基于科技文献内容分析的多维学科交叉主题识别方法及流程。[结果/结论]该方法及流程集成了不同维度的分析结果,使之达到相互印证与补充的效果,在识别热点学科交叉主题的同时还能有效识别潜在学科交叉主题,可获得更加全面、准确的学科交叉主题识别结果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祝清松 冷伏海 王林 韩涛
针对英文科技文献的特征,提出一种规则和统计相结合的关键内容识别方法。该方法首先通过对源文档进行特征标识,将其转换成更易于处理的中间文档;然后利用特征还原、线索词匹配、主题识别和临近分析等,从中间文档抽取代表文本的主要信息,生成目标文档。该方法能够有效地辅助科研人员阅读大量的英文科技文献,提高阅读效率。
关键词：
特征标识 线索词匹配 主题识别 临近分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶春蕾 冷伏海
海量的科技文献中蕴含着大量揭示学科内容的主题信息。文章提出了一种新的概率模型:引文—主题概率模型,该模型对文献中的关键词和引文进行联合建模以完成科技文献中的主题内容识别,在获得主题中关键词分布的同时也获得相关主题间的引文分布。实验表明,基于引文—主题模型识别的主题信息能为进一步的主题演化分析提供一定的分析基础。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐路路 王效岳 白如江
[目的/意义]由于传统以论文分析数据源的科学研究前沿方法存在主题探测的时滞性及方法的局限性,为了更加准确识别出蕴含更多前瞻价值信息的基金项目数据中的研究前沿主题,细粒度识别科学研究前沿主题类型。[方法/过程]提出一种基于TDT模型的基金项目科学研究前沿识别方法,借鉴TDT模型中多要素融合分析及归一化处理的思想,分析基金项目的资助强度、时间维度、主题维度等项目特征属性,构建基金项目科学研究前沿探测公式,识别出热门研究前沿主题、新兴前沿主题及未来前沿主题3种科学研究前沿主题,从而揭示前沿领域竞争态势。[结果/
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 冷伏海 廖君华
[目的/意义]提升科技文献语义理解,提高科学研究前沿识别的前瞻性和细化识别主题粒度。[方法/过程]利用蕴含更多前瞻价值信息的科技规划、基金项目数据,运用语义挖掘技术实现文本内容的深度语义理解。通过对科技规划文本和基金项目数据文本两种不同数据源中蕴含的科学研究前沿主题相似度对比分析,采用新兴度和热点度两个指标,识别出新兴研究前沿主题和热点研究主题两类科学研究前沿主题,进而揭示出前沿领域竞争态势。[结果/结论]利用文章提出的方法对碳纳米管研究领域研究前沿进行识别,对识别结果分别采用专家咨询和论文数据证据方法进
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李雪思 张智雄 刘熠 王宇飞
[目的 /意义]科技文献是记录科学问题提出和求解过程的重要载体，其中的研究问题句对于揭示科学问题具体内容、把握文章的研究主题具有重要作用。自动识别科技文献研究问题句是科技文本挖掘中一个重要的任务。[方法 /过程]针对研究问题句自动识别，首先提出一种基于迭代的半自动标注策略，结合模型预判的置信度进行人工校对，对研究问题句数据进行标注。在此基础上，采用BERT-CNN的架构设计句子分类模型，该模型引入BERT生成文本向量，并使用CNN提取文本特征，然后通过实验与基准模型进行对比验证了模型的有效性。[结果 /结论 ]基于提出的标注策略构建了大规模规范可用的数据集，经过人工检验准确率达到95%；并在此基础上设计了基于BERT-CNN架构的识别模型，在研究问题句识别任务中F1值达到94.8%。本文的研究为科技文献研究问题的挖掘与分析提供了高质量的数据支持和有效的模型方法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈亮 张志强
基于专利中术语共现关系,采用同质块建模方法对连续时间段术语共现网络的变化情况进行聚类,以识别技术演化过程中的新兴技术系统构成,并且以硬盘驱动器领域磁头技术为例进行实证分析。实证结果表明,该方法能够对技术系统构成进行有效识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杜建 武夷山
［目的／意义］研究睡美人与王子文献的识别方法。分析唤醒机制，为未来在学术交流体系中发现＂王子＂作者，发掘、唤醒低被引和零被引文献的潜在价值提供理论依据。［方法／过程］采用被引速率指标和睡美人指数两种客观指标识别１９７０－２００５年临床医学四大名刊上发表的睡美人文献；基于以下４个原则寻找唤醒睡美人的王子文献：①发表于被引突增的附近年份；②本身被引次数较高；③与睡美人文献的同被引次数高；④在年度被引次数曲线上，王子文献对睡美人文献的＂牵引或拉动＂作用非常显著，即至少在睡美人文献引用突增的附近年份，王子文献的年度被引次数应高于睡美人文献。［结果／结论］由于考虑了全部引文窗的引文曲线，被引速率指标能够．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杜建 武夷山
[目的/意义]研究睡美人与王子文献的识别方法。分析唤醒机制,为未来在学术交流体系中发现“王子”作者,发掘、唤醒低被引和零被引文献的潜在价值提供理论依据。[方法 /过程]采用被引速率指标和睡美人指数两种客观指标识别1970-2005年临床医学四大名刊上发表的睡美人文献;基于以下4个原则寻找唤醒睡美人的王子文献:1发表于被引突增的附近年份;2本身被引次数较高;3与睡美人文献的同被引次数高;4在年度被引次数曲线上,王子文献对睡美人文献的“牵引或拉动”作用非常显著,即至少在睡美人文献引用突增的附近年份,王子文献的年度被引次数应高于睡美人文献。[结果/结论]由于考虑了全部引文窗的引文曲线,被引速率指标能...
[期刊] 情报学报
[作者]
向菲 陈华芳 沈桐 曹广 刘艳
本质上，Altmetrics与被引频次均是对于学术成果影响力的计量，那么在引文中出现的“睡美人”现象，在Altmetrics中也同样存在。睡美人文献具有重要科研价值，实现基于Altmetrics的睡美人文献的早期识别，可以提升文献利用率，提升公众智慧，反映公众对科学的关注。设计识别方法用于识别现有的睡美人文献，是实现睡美人文献早期识别的第一步。基于Altmetrics的睡美人文献最重要的两个特点是较长的睡眠时间和关注的突增，以这两个特点为核心，本文参考四分位数和Bcp指数的思路，设计了一种基于Altmetrics的睡美人文献识别方法——ASB指数（altmetrics sleeping beauty index）。以关注度排名前1%的文章作为高关注度文献，形成实验集对ASB指数的识别效果进行检验，比较ASB值最高、中位、末位各10篇文章的关注累积曲线和指标特征，观察ASB指数的识别效果。检验结果表明，ASB指数对基于Altmetrics的睡美人文献识别效果良好。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范少萍 安新颖 单连慧 晏归来 宫小翠
[目的/意义]利用医学语义关系,基于医学文献开展主题演化类型与演化路径识别方法研究,为进一步丰富和完善主题演化理论与方法提供参考。[方法/过程]首先描述主题演化的新生、消亡、继承、分裂、融合和孤立6种类型,设计了基于统计与语义相结合的关键关联计算方法,提出利用密度和热度开展核心主题识别的研究,从关键关联与核心主题两方面共同识别主题的演化路径,进而确定主题演化类型。[结果/结论]采用本文研究思路与方法,对肝癌致病机制的研究领域文献开展主题演化路径识别与演化类型确定研究,实验证明所提方法可以较好描述领域的主要演化情况。后续研究将改进关键关联构建方法,以提升演化路径识别方法的精度。
关键词：
主题演化 演化类型 演化路径 语义关联
[期刊] 情报学报
[作者]
周源 刘宇飞 薛澜
基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力,同时,使用论文与专利每年引用率作为指标,分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。本研究以机器人技术为例,提取Web of Science(Wo S)论文数据库和Thomson Innovation(TI)专利数据库的十余万全领域海量数据,识别出机器人领域的新兴技术簇群,并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式,为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。
关键词：
主题模型 机器学习 新兴技术 机器人技术
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