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[期刊] 图书情报工作
[作者]
关鹏 王曰芬 傅柱
［目的／意义］潜在狄利克雷分布（Ｌａｔｅｎｔ ＤｉｒｉｃｈＬｅｔ ａＬＬｏｃａｔｉｏｎ，ＬＤａ）在科技情报分析中用来发现学科主题、挖掘研究热点以及预测研究趋势等。对常见的科学文献文本语料库（关键词、摘要、关键词＋摘要）进行ＬＤａ主题抽取效果的评价，以揭示不同语料库的主题抽取效果，提高ＬＤａ在科技情报分析中的应用效果。［方法／过程］对上述３种语料库下的ＬＤａ主题模型进行对比研究，采用基于查全率、查准率、Ｆ值以及信息熵的定量分析和基于主题抽取的广度和主题粒度的定性分析相结合的方法对主题抽取效果进行评价。［结果／结论］通过国内风能领域的科学文献数据实证研究发现，无论是从定量分析还是从定性分析来看，摘．．．
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王曰芬 傅柱 陈必坤
［目的］利用ＬＤＡ主题模型来探究全局主题和学科主题之间存在的差异。［方法］基于ＬＤＡ主题模型，以国内知识流研究领域为例，在主题抽取的基础上，比较与分析全局主题和学科主题所存在的差异。［结果］全局主题和学科主题在可描述性、内容相关性、内容质量、学科分布４个方面具有显著的差异。［局限］采用经验判断选取了用于实验分析的全局热点主题和学科热点主题。
关键词：
LDA模型 科学文献 主题识别 知识流
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张思凤 梁梦丽 曹高辉
[目的/意义]主题抽取的效果对于信息检索、自动标引、自然语言处理具有重要的价值,提高主题抽取的效果,既能改善检索系统主题检索准确性,又能够帮助学者更加高效地了解文献的主要思想。文章研究并探讨了从引用内容中抽取文献主题的有效性。[方法/过程]选取自然语言处理领域文献为研究对象,利用文献之间的引用与被引用关系抽取引用内容,进行分词并计算权重;将引用内容、全文抽取的候选词进行专家打分评价效果并将其与关键词对比,使用F值评价两种语料库抽取候选词的优劣。[结果/结论]通过专家打分及计算F值,发现引用内容在抽取候选词
关键词：
科技文献 引文 主题抽取 关键词
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
傅柱 王曰芬 关鹏
［目的］为了能够更为全面地探索和揭示研究领域的知识结构和热点主题，文章提出基于分类视角的ＬＤＡ主题抽取方法。［方法］以国外知识流领域为研究对象，根据研究方向将知识流的相关文献分为５类。利用ＬＤＡ主题模型分别对分类后的文献集进行主题抽取，筛选得到不同研究方向下的１１个热点主题，并深入分析不同研究方向下热点主题所揭示的知识点。［结果］实验结果表明，基于分类视角的ＬＤＡ主题抽取方法能够较为全面和细致地挖掘研究领域的学科主题和研究热点。［局限］所提的方法未能与其他主题挖掘方法进行对比，研究结果也未与现有文献中分析出的知识流领域研究热点进行对照。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨超 朱东华 汪雪锋 朱福进 衡晓帆
[目的/意义]改善现有专利技术主题分析方法主题辨识度低、主题词二义性、无法识别技术信息中的"问题"与相应"解决方案"等问题。[方法/过程]本文通过抽取专利文本中的SAO结构,并从SAO结构中识别"问题和解决方案"(P&S)模式,基于"bagofP&S"假设,构建基于"主语-行为-宾语"(subject-action-object,SAO)结构的LDA主题模型,实现对专利文献主题结构的识别和分析。[结果/结论]案例研究表明,该方法能够有效识别主题分布,并在主题辨识度和语义消岐方面较传统LDA模型具有较大优势
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
沈雪莹 欧石燕
[目的/意义]知识单元作为人类控制和管理知识的基本单元，是科学文献内容的基本组成成分。通过对知识单元抽取技术和应用研究进行梳理与总结，探索知识单元相关研究未来发展方向，以便更好地实现对科学知识的发掘和利用。[方法/过程]采用文献调研法，通过人工对相关文献进行阅读和分析，从知识单元抽取和应用两个视角对科学文献中知识单元相关研究进行梳理和总结。[结果/结论]目前，知识单元抽取的准确性和智能性还有待于进一步提高，未来研究可关注新兴深度学习技术在知识挖掘中的应用；当前知识单元的应用主要包括科学知识图谱构建、学术评价和知识演化分析，未来研究可进一步探索知识单元更多的应用场景，包括基于引文内容的知识单元评价、基于知识图谱的学术文献创新性评价和基于知识单元的跨学科知识流动分析等。
关键词：
知识抽取 知识单元 知识实体 科学文献
[期刊] 科技管理研究
[作者]
马文聪 雷璇 李远辉
利用中国知网（CNKI）数据，基于CiteSpace可视化文献分布情况，采用隐含狄利克雷分布（LDA）主题模型提取关键词，挖掘出文本隐含的研究主题及重要性程度；结合动态主题模型（DTM），分析不同主题内容的演化过程。结果表明，粤港澳相关研究主题主要集中于经济合作、协同治理、人才培养、环境保护、产业升级、旅游与文化六大方面。其中，经济合作和协同治理是目前研究关注的重点，人才培养和环境保护是今后主要研究趋势，且相关内容呈现不断细化特征。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
王婷婷 韩满 王宇
【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题,以内部指标伪F统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解,并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。【结果】经自适应聚类得出最优主题数量为33,且新模型的困惑度得分始终低于传统模型,主题识别效果对比显示新模型具有更好的凝聚性。【局限】在实证语
关键词：
主题模型 词嵌入 自适应聚类 困惑度
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张金松 陈燕 刘晓钟
传统引文分析方法中,文献间的相互关系通常由引用关系决定,也就是说,如果文献A引用文献B,则证明B对A有一定的贡献,然而具体的贡献值与引用原因却很难进行界定。采用主题模型的方法,将原著、引文、被引文献看作是主题模型上的概率分布,通过全文抽取的方法,对引用的原因以及引文贡献值进行分析。首先介绍研究背景与研究意义,并对基本概念进行阐述;然后介绍引文抽取方法、利用Labeled-LDA模型建立主题模型方法等;最后通过实验部分建立基于不同主题的文献引用网络图,并利用工具使其可视化表示。
[期刊] 情报科学
[作者]
邱明涛 马静 张磊 姚兆旭
【目的/意义】提出一种基于可扩展LDA模型的微博话题特征抽取方法。【方法/过程】利用词语权重调整方法筛选高贡献度高频词语;基于bootstrap思想,迭代产生特征词条候选集;引入信息熵值理论筛选话题词条;并利用四维泛化分类实现对特征词条的泛化和归类。【结果/结论】本文以真实新浪微博数据为实验对象,实验结果表明基于扩展LDA模型的特征词提取方法可弥补传统LDA模型在话题可解释性上的不足,有效地对微博文本进行话题特征抽取。
关键词：
LDA模型 微博话题 话题特征 特征抽取
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
马玥 唐承秀 王伟
高校图书馆的贡献与其在高校内部的地位和话语权不相匹配的问题长期存在，图书馆希望了解校领导对图书馆的哪些方面予以重点关注。文章将LDA主题模型应用于教育部高等学校图书情报工作指导委员会《大学图书馆馆长采访书记/校长访谈录》文本，发现高校书记/校长主要关注图书馆服务学校根本任务与整体规划、文化育人与书香校园建设、服务区域经济社会文化发展、资源与服务的数字化转型、突发事件下的应对策略、馆员队伍专业化建设六大主题的内容，并据此对图书馆未来如何调整自身工作内容与方向给出了建议。
关键词：
高校图书馆 校领导 LDA主题模型 馆长
[期刊] 现代情报
[作者]
马林山 郭磊
文章概述了主题概率模型(LDA)的计算原理和方法,以及开源R语言中lda程序包采用快速压缩吉普抽样算法分析语料库的处理流程。设计了基于LDA模型的查新辅助分析系统设计功能框架,对其功能、编程实现思路和工作流程做了描述。最后结合课题查新实例,详述了采用LDA模型通过相关文献关键词进行潜在主题挖掘,对比分析课题研究内容,对课题给出客观评价的过程。结果表明,基于主题模型的查新辅助分析系统可以快速有效挖掘相关文献主题,降低查新员对相关文献的分析难度,提高课题评价的客观性,整体辅助分析效果良好。
关键词：
主题模型 R语言 查新 课题评价
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李湘东 胡逸泉 黄莉
探索对多种类型文献进行混合分类组织时LDA主题模型的可行性及优越性。以图书、期刊、网页等不同类型的馆藏文献作为实验对象,分别采用LDA主题模型与VSM模型对实验材料进行建模,采用SVM算法实现文本混合自动分类。仿真实验表明:LDA主题模型相对VSM模型具有一定优势,混合自动分类准确率最大差距达19.9%;图书与学术性期刊、网页与非学术性期刊之间的混合分类效果较好,分类准确率可达72%以上。实验证明LDA主题模型对实现多种类型文献统一组织具有较高的可行性和适用性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周娜 李秀霞 高丹
[目的/意义]探究一个学科领域权威作者学术文献的研究主题和研究方法之间的关系,对后来研究者确定研究主题、选择研究方法起到一定的指导作用。[方法/过程]选取CNKI数据库中16种图书情报学核心期刊文献,统计近10年发表文献≥30篇的作者113位,共计文献6201篇,利用LDA模型提取文献主题;人工对识别出的主题进行类型划分;通过自编程序,建立作者、研究内容和研究方法之间的关系;最后通过Ucinet 6生成"作者—内容—方法"多重共现网络。[结果/结论]研究结果表明:"作者—内容—方法"多重共现网络不仅可以发现该领域的权威作者、热点研究内容,还可得到作者、研究内容与研究方法之间的关联。研究可为揭示学科领域隐性知识组合提供新的范式。
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