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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱相丽 张敬 李伟伟 刘小平 耿国桐
[目的/意义]基于文献研究，揭示人工智能领域具有研究和发展潜力的新兴研究主题，为捕捉领域的发展动态和未来趋势提供参考。[方法/过程]构建人工智能领域国际顶级会议文献数据集，运用BERTopic主题模型实现主题发现，利用新颖性、增长性、主题强度，计算各研究主题的综合新兴潜力，遴选和评价领域新兴主题。[结果/结论]人工智能领域整体发展活力强，综合计算认为“目标检测”“联邦持续学习”和“梯度提升”是该领域当前最具潜力的新兴主题，“AI隐私保护”“3D点云”“音频与视觉交叉”是未来比较有潜力的新兴主题。文章提出的研究框架能够发现更具时效性、准确性和可解释性的研究结果，具备实际可行性。[局限]未对不同神经网络语言模型进行对比研究和综合分析，未来可综合利用不同模型，揭示更具系统性、针对性、方向性的研究结论。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘江峰 王希羽 张君冬 孔玲 裴雷 王东波
[目的/意义]从文献深层语义特征角度分析特定领域期刊研究内容中蕴含的新兴主题，对科研工作者了解领域研究热点、寻找进一步研究的方向具有重要意义。[方法/过程]首先，以图书情报领域期刊JASIST为例，从文献句子的语义特征角度出发，使用BERT及其衍生模型进行关键句子的识别；其次，基于MLM提出语言模型的增强方案；最后，使用BERTopic在识别结果的基础上进行面向关键研究语句和摘要的新兴主题发掘及演化分析。[结果/结论]整体句子识别性能F1值超80%，基于MLM的领域模型在关键句子识别上较基准模型性能提升约1～2个百分点，基于BERTopic发现7个新兴热点研究主题。本文提出的关键句子识别和基于BERTopic的主题计算方案能够有效挖掘新兴主题，为科研工作者提供辅助。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王友发 张茗源 罗建强 周献中
人工智能在全球范围内蓬勃兴起,并成为引领科技进步、推动产业升级的新引擎,受到各国政府和专家学者的高度重视。基于德温特创新索引数据库,从技术融合、创新主体、潜在市场3个维度,对人工智能领域的技术机会进行识别与分析。通过技术主题词共现分析,研究人工智能领域技术融合现状,识别出该领域核心技术;通过创新主体专利分析,识别出人工智能领域潜在技术竞争对手及优势方向,进而发现和拓展技术机会;通过同族专利的海外布局分析,挖掘人工智能技术潜在市场机会,从而为中国人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策制定提供有益参考。
关键词：
人工智能 技术机会 专利挖掘 技术融合
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周源 张超 唐杰 刘宇飞 张宇韬
[目的/意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义,但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状,针对这一问题,提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法/过程]该方法可以自动从Aminer平台获取数据,通过构建关键词-学者矩阵,综合使用KMeans++和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者;通过相似度计算实现不同主题之间的关联,最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果/结论]通过对人工智能领域的实证分析,结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁,有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点,丰富领域发展路径相关的研究方法。
[期刊] 财会通讯
[作者]
石道元 莫灵杰 林雯宇
本文以国际会计学领域TOP10顶级期刊6418篇高水平学术文献为研究对象，综合运用文献共被引聚类分析法、时间线视图分析法、引文(关键词)突现分析法等研究方法，深入探究了时域内国际会计研究主题演进及热点前沿。研究发现，国际会计研究聚类主题众多，在各个阶段呈现出不同时代背景下的会计研究特征。热点前沿演进分析预示了推动会计规范体系高质量发展是会计学研究永恒的主题，非结构化数据分析将逐渐成为新时期会计研究新趋势，而在大数据等新兴技术驱动下的管理会计研究也有望成为下一个研究爆发点。另外，基于中外会计研究发展路径的审视分析，本文从不同维度对我国未来会计研究提出了一些建议与期望。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
张少杰 李娜
本文利用科学计量工具CiteSpace,对SSCI数据库中1956—2019年的3620篇相关期刊论文进行可视化分析。研究发现:国际社会科学领域人工智能研究呈指数型增长,美国引领了社会科学领域的人工智能研究,中国发文量排名第二但国际学术影响力有待提升;核心研究机构以发达国家高校为主,且各研究群体间缺乏合作与交流;高产作者与高被引作者没有重叠性,差异性较大。在人工智能技术的推动下,社会科学领域相关研究呈现出较强的波段特征,先后经历了早期以专家系统为核心的行业应用研究阶段、中期基于人工神经网络的社会科学问题预测阶段以及当代以深度学习为基础的多元化研究阶段,新需求、新问题和新技术是社会科学领域人工智能研究发展的三大驱动力。高突现关键词表明"大数据"和"互联网"是当前的研究前沿,并有可能成为未来社会科学领域人工智能研究的重要发展方向。
关键词：
人工智能 社会科学 主题演进 前沿热点
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王曰芬 曹嘉君 余厚强 邹本涛
[目的/意义]在人工智能持续快速发展的背景下,借助于数据分析进行人工智能领域突变术语的识别,揭示人工智能领域的研究前沿及其态势的演变状况,以为科学研究与政策制定提供数据支撑和决策参考。[方法/过程]在对研究前沿综述的基础上,以WoS核心合集为数据源,采集与处理人工智能研究的文献数据,利用突变检测算法识别出突变术语,从整体内容、突变持续区间、突变初始年限以及突变时间和词频相结合的角度进行研究前沿的识别与具体演进分析。[结果/结论]人工智能研究前沿由理论研究向技术方法和算法研究演变,整体上处于持续稳定的发展状态中;在学习模型和算法上出现新的发展思路,以智能应用为目标;同时,移动设备、能源消耗以及标准测试数据等研究发展得较快。[局限]主题术语可能存在分词误差,需追踪到实际文献中的主题词进行修正。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵蓉英 李新来 李丹阳
[目的/意义]通过专利引证可以挖掘出有重要影响力的核心专利,从而制定针对核心专利的专利布局。[方法/过程]文章以德温特专利数据库为数据来源,采用专利计量及前向引证指标对人工智能领域的专利数据进行分析,首先根据专利被引频次对核心专利进行挖掘,然后以被引频次排名第一的专利US5963940-A为例分析了该专利的历年引文频次、引证对象及多级引证网络。[结果/结论]专利US5963940-A从1994—2015年连续21年被后续专利技术所引用,得到了本领域专利申请人的持续关注;该专利的主要引证对象包括谷歌、JumpTap、IBM、VoiceBox、微软等企业,并且存在竞争关系;而该专利的一级和二级引证网络表征了US5963940-A在整个人工智能领域的技术扩散、技术延伸以及技术发展。基于以上分析,从而制定针对核心专利的专利布局,主要包括围栏式布局与糖衣式布局。[局限]针对多个核心专利的组合分析及大量专利数据的多级引证网络有待进一步分析。
关键词：
专利引证 核心专利 专利布局 人工智能
[期刊] 数字图书馆论坛
[作者]
隗玲 许海云 刘春江 李婧 方曙
本文梳理基于专利文献进行技术领域主题发现的研究方法发展进程,提出一套高效获取专利技术主题词、生成战略坐标图的研究流程,并以基因工程疫苗技术为例,对我国基因工程疫苗技术主题分布及发展趋势进行实证分析。研究结果显示,采用本文构建的共词分析流程和方法,利用专利共词聚类和战略坐标图能较好地识别技术主题及其发展现状。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王曰芬
研究前沿的概念是1965年由De S.Price在"Science"上发表的论文"Networks of scientific papers"中提出来的。在该文中,Price通过对科学论文的引用网络、表现形式与潜在属性进行分析后发现,在科学论文的引文网络中只有极小部分论文即被新发表论文频繁引用又因引用关系集聚在一起,由此他将这一小部分论文的研究看作是
关键词：
研究前沿 研究视角 人工智能
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
贾怡炜 戚湧 武兰芬
通过对人工智能与车联网技术融合特征进行研究,能够精准识别车联网产业技术机会,为人工智能与车联网产业创新融合发展提供方向指引。选取2000-2019年相关专利数据,对人工智能与车联网领域技术融合进行识别与测度,采用Word2vec文本挖掘算法和社会网络分析法,揭示融合领域技术发展态势、技术主题关联模式、技术共现网络整体结构和节点功能演变情况。研究发现,融合过程呈现明显的阶段性特征,图像识别等相关算法是车联网领域最基础的人工智能算法,卷积神经网络等相关算法是最具潜力和发展前景的人工智能算法;智能交通平台是融合领域的重点发展方向;数据识别与数据表示技术在融合演变过程中的控制能力较强,无线通信网络技术发展受到相关人工智能技术发展水平的制约。基于研究结论,从研发方向、学科建设、平台搭建等方面提出启示和建议。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
徐家天泽 程如烟 姜桂兴
作为当前科学研究的主要方式之一，科研合作能够有效提高科研产出的质量与数量。本文基于中国人工智能领域1980—2019年Web of Science合著论文，采用文献计量与社会网络分析构建科研合作网络，对中国人工智能领域国际合作情况进行研究，并探索中国人工智能领域高水平国际合作发展趋势，为未来相关研究提供借鉴。
关键词：
合著论文 国际合作 人工智能
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张春博 丁堃 贾龙飞
人工智能是当代工程科技前沿研究中的学科领域之一,也是国家科技发展规划的重点领域和优先主题。以EI Compendex数据库收录的国际人工智能领域权威学术会议AAAI2002-2011年的会议论文为研究对象,运用科学计量学方法和可视化技术,绘制当代国际人工智能领域的知识图谱,对包括国别、机构和作者在内的研究力量分布以及热点、前沿和所涉学科在内的主题内容进行分析和总结。此外,通过对知识图谱的深度解读,发现科学计量及可视化方法在探析学科领域研究主题时,既需改进自身的方法工具,也应与内容分析及作者行文模式等研究相结合。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
王海军 于佳文
颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题，本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征，从专利和微博视角切入，构建颠覆性技术主题识别模型，并以人工智能领域为研究对象，验证所提模型的可行性和有效性。进一步地，分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系，可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。
关键词：
颠覆性技术 技术主题 人工智能 技术识别
[期刊] 情报学报
[作者]
冉从敬 田文芳
在新一轮科技革命和产业变革加速发展的大背景下，如何在新技术不断涌现的技术大海中精准找到和识别出有颠覆性潜力的新兴技术，对于国家、企业参与主体和相关商业投资机构把握科技创新发展趋势和方向、合理配置科技资源、提前进行科技战略规划与技术布局具有重要的意义。本文提出一种基于知识增强SVM-LDA (Support Vector Machine-Latent Dirichlet Allocation)的新兴技术主题识别模型。首先，基于专家小组的先验知识，制定基础技术类别划分标准；其次，将技术类别划分标准作为先验知识输入SVM-LDA模型，得到技术主题聚类结果；再其次，基于类别主题词的加权相似度计算，确定潜在新兴关键技术；最后，以人工智能领域为例进行实证研究。采用本文模型共得到24项潜在新兴技术，主要分布在特种机器人技术、监测预警技术、视频图像处理技术、语音识别技术、自动规划和决策技术以及自然语言处理技术6个大类方向。
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