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[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] 图书情报工作
[作者]
吴红 伊惠芳 马永新 李昌
[目的/意义]改善现有LDA专利技术主题分析存在的辨识度低、可解释性弱和界限划分模糊问题,对于把握技术热点、追踪技术前沿具有重要意义。[方法/过程]将国际分类号IPC引入LDA专利主题分析中,将其作为技术词的语境,以二元组的WI(Word IPC)结构进行训练,构建WI-LDA模型,实现对专利文献主题的识别和分析。[结果/结论]通过中国石墨烯领域的实证研究及与传统LDA模型的对比研究证明,WI-LDA模型泛化能力较强,在专利技术主题分析上能有效降低主题的辨识难度,增加主题的可解释性,使文本主题划分更加清晰。
[期刊] 情报学报
[作者]
陈伟 林超然 李金秋 杨早立
如何在专利数据海洋中挖掘技术主题的研究现状、识别具有潜力的研发热点,对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。针对目前技术主题演化趋势预测研究中存在的不足:技术创新过程中随机特征的忽视、人工分类的缺陷以及专业术语难以识别等问题,本研究提出一种组合方法,首先使用维特比(Viterbi)算法识别专利文献中的专业术语,其次利用机器学习中的隐含狄利克雷分布(LDA)算法捕捉专利文献中潜在的技术主题聚类,分析各时期技术主题的分布特征和演变规律,然后结合包含双重随机过程的隐马尔可夫模型(HMM)对未来技术趋势进行定量预测,最后以船用柴油机技术为例,应用上述组合方法分析船用柴油机技术的主题分布、演化规律及未来趋势。对比实验显示本文方法具有有效性和实用价值。
[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。
[期刊] 现代情报
[作者]
廖列法 勒孚刚
[目的 /意义]运用概率主题模型全面研究专利文献主题演化,分析专利技术发展过程及趋势。[方法/过程]LDA模型按时间窗口对专利文本建模,困惑度确定最优主题数,按专利文本结构特性提取主题向量,采用JS散度度量主题之间的关联,引入IPC分类号度量技术主题强度,最后实现主题强度、主题内容和技术主题强度3方面的演化研究。[结果 /结论]实验结果表明:该方法能够深入挖掘专利文献的主题,可以较好地分析专利技术随时间的演化规律,帮助相关从业人员了解专利技术的演化过程及趋势。
[期刊] 现代情报
[作者]
段庆锋 蒋保建
SAO三元结构具有易于理解和表达的语义关系,将其作为挖掘分析的基本单元,深度分析专利文本蕴含的技术语义有助于揭示技术功效关系。从SAO结构的定义及特征出发,提出了基于SAO结构的专利技术功效图构建的思路、流程及方法,采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵,探讨了基于SAO结构的技术主题、功效主题分析方法。通过石墨烯传感器领域为例的实证研究验证了方法的有效性。
关键词：
专利 技术功效图 SAO结构 主题聚类
[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] 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] 情报理论与实践
[作者]
侯婷 吕学强 李卓 徐丽萍
文章利用文本挖掘技术抽取技术主题和规范化主题,为技术主题分析提供基础工作。根据技术主题在专利标题中的分布特点和技术主题分析时主题词的统计长度特征,提出一种主题度计算方法,将主题度较大的词作为主题词;通过计算相似度获得主题词的同义词对,借助统计特征对主题词规范化表示。实验结果表明,文章提出的主题词抽取方法是有效的,实验准确率为95.5%,召回率为95.5%;同时文章提出的主题规范化方法具有较大的意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
马建红 王晨曦 闫林 姚爽
专利技术主题演化蕴含着产品技术的发展脉络，如何对其进行准确把握对产品的技术研究人员至关重要。针对现有的专利技术主题演化分析研究中的不足，提出了一种基于产品生命周期的专利技术主题演化分析方法：针对现有时间特征划分方式会导致产品发展前期主题信息被淹没的问题，提出一种产品生命周期划分方法，利用专利增长规律和局部主题语义相似度划分产品生命周期。然后，针对现有主题挖掘方法对专利文献的适用性差、主题技术特点不明显等问题，提出MW-LDA (multiple weighted latent Dirichlet allocation)的专利技术主题提取方法，多角度改进词汇权重并构造复合权值，优化LDA模型生成特征词的过程，使其更适用于专利文本。接着，提出产品专利技术主题演化分析方法，利用阶段间的主题关联强度，实现产品生命周期不同阶段的技术主题演化分析。最后，在由电动车辆动力装置的专利构成的语料库上的实验结果以及对比实验表明，本文方法能够有效地发现专利的技术主题，并分析产品的发展态势，可为科学研究和科技政策制定提供支持。
关键词：
主题模型 生命周期 主题演化 技术主题
[期刊] 情报科学
[作者]
马秀峰 郭顺利 宋凯
【目的 /意义】探析一个学科领域中学术文献的研究内容与研究方法之间的潜在关系,对科学研究和科研管理均具有一定的指导意义。为此,本文给出一种“内容-方法”共现分析方法。【方法 /过程】选取Web of Science数据库中国际著名的17种情报学期刊文献共12082篇,利用LDA模型提取文献主题;通过人工识别对提取的主题分别标注为研究内容和研究方法;通过自编程序,建立学术文献研究内容与研究方法的共现关系;最后通过2-模网络实现共现关系的可视化。【结果 /结论】研究结果表明,“内容-方法”共现分析不仅能够从内
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
肖明 商慧语 肖毅 廖莉莉
为揭示并对比统计学CSSCI期刊创办至今的刊文发展趋势与热门主题，该研究收集从1985-2020年CNKI数据库收录的统计学CSSCI期刊43 001篇文献为研究对象，运用LDA主题模型及共现网络模型对热门主题及主流研究方法等指标进行热门主题与知识图谱分析，并绘制相关知识图谱.研究表明，近5年来研究方法上大量采用结构方程模型和分位数回归法，而大数据则成为近年来新增的高频词.LDA模型能够较为精确地挖掘统计学领域的热门主题和研究方法，为科研人员和决策人员开展前沿科学活动提供重要支持.
[期刊] 物流技术
[作者]
魏忠 乐玥
电商平台上存在大量的物流数据评价信息，然而，个人语言表达中存在或多或少的差异，导致主题分类词并不能很好的聚类，为商家与消费者提供决策信息。因此，提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘，寻找其中更深层次的决策信息。首先，采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理，获得特征词及其概率分布，利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换，并进行概率重整合，最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现，在六大类的商品中，消费者对于物流的要求并不相同，商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求，物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。
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