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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 张晓缇
[目的/意义]在互联网数据呈爆炸式增长的今天,如何提高情感分析的效率和准确性,从中挖掘更细粒度、更深层次的情感内涵成为学者们研究的热点。随着主题挖掘技术在处理大规模文本上所表现出的独特优势,越来越多的学者开始倾向于使用主题抽取技术去研究情感分析问题。鉴于此,文章对利用主题挖掘技术进行情感分析研究的相关文献进行分析和整理,为后续研究提供一定的借鉴价值。[方法/过程]围绕传统情感分析—主题挖掘技术—基于主题的文本情感分析这一主线展开,整理归纳国内外相关文献,并做必要评述。最后,对目前的研究困境和未来发展趋势进行总结与展望。[结果/结论]主要点明了传统情感分析中存在的问题和难点,据此提出将主题挖掘技术引入到情感分析研究中来,并将其划分为主题信息挖掘、情感倾向分析、情感演化分析和性能评价4项任务,对每一阶段任务的研究现状进行总结,为后续学者进行深入研究奠定理论基础。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
郭红梅 张智雄
本文通过文献调研分析，将基于图挖掘的文本主题识别方法总结为中心度方法、紧密关联子图查找和图聚类三种，后两者又细分为基于ｃｌｉｑｕｅ子团或类ｃｌｉｑｕｅ子团、基于图拓扑结构或结点属性聚类的方法。中心度方法通过对比文本网络中术语结点的重要度来实现文本主题的识别，紧密关联子图查找和图聚类方法则是根据文本图中术语结点和边的属性相似度来识别文本核心主题。基于语言文本网络自身特性，如何构建复杂文本关系图来同时揭示术语间的句法、共现和语义关系，如何基于术语关联和图拓扑结构识别其中的紧密关联子团，基于何种标准将紧密关联子团聚类以揭示文本核心主题，都是未来需要进一步深入研究的问题。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴柯烨 孙建军 谢紫悦
新一轮科技革命和产业变革中，技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而，利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈，且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性，难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此，本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架，该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合，将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明，利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌，结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络，为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务，相较于传统预测指标，BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估，证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合，具备实际研发价值。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
李牧南 赖华鹏
基于一个整合了主题建模、专利文本分析和主题强度演进的量化分析框架，通过复合检索式采集全球范围内智慧城市相关专利，应用主题建模和文本挖掘方法刻画智慧城市技术热点演进的知识图谱，并对潜在热点主题进行识别与讨论，从而进一步丰富基于专利文本数据进行技术热点分析的方法体系。
关键词：
智慧城市 技术热点 专利挖掘 主题建模
[期刊] 图书情报工作
[作者]
明均仁
面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。
关键词：
语义关联挖掘 文本情感分析 分析算法
[期刊] 情报科学
[作者]
李涵昱 钱力 周鹏飞
【目的/意义】随着电子商务的快速发展,互联网上出现大量商品评论信息,商品评论文本的情感分析与挖掘对于研究商品口碑、进行商品推荐都具有重要的价值。【方法/过程】文中设计商品属性提取与过滤算法、情感词判别算法,分析商品的评论信息并自动抽取用户关注的商品属性和用户对相应属性的评价观点,并进一步将其应用于商品评价文本的情感倾向性分析。【结果/结论】实现了自动化的商品属性和评价情感词抽取,实现了商品评论的情感倾向性分析,在真实数据集上进行测试取得了准确率81.08%,召回率88.23%。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张敏 罗梅芬 张艳
旨在梳理国际文本挖掘研究的知识体系,通过识别研究主题群及基于时序分析的研究热点演化趋势分析来从宏观上把握学科领域的发展脉络。以SCI和SSCI数据库中20002015年的2 447篇文本挖掘相关主题的研究文献为样本,利用SATI软件生成关键词共现矩阵并采用VOSviewer聚类技术创建相似矩阵和二维地图,识别出国际文本挖掘研究的六大主题群并进行各主题群的演化趋势分析。研究结果表明,国际文本挖掘研究主题呈现多元化、交叉学科的特点,在信息检索、生物医学和经济管理领域应用广泛。算法和技术上信息抽取、自然语言处理
关键词：
文本挖掘 研究主题群 聚类技术
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张世玉 王伟 于跃 付晓燕 谭婉君 陶成琳
在分析技术层面专利组合分析方法的基础上,对技术层面专利组合分析方法进行优化。以某生物制药企业专利数据为例,采用文本挖掘技术,通过技术领域标签抽取、专利文本特征表示、专利文本聚类等流程,对专利文本所属技术领域进行划分。解决了原专利组合分析方法中由于利用IPC号和专家访谈法作为技术领域的划分方法容易出现偏差的缺点。
[期刊] 情报学报
[作者]
郭世杰 陈芳 韩涛 王学昭 王燕鹏 吕璐成 董璐
识别中外技术布局和性能差异,并针对我国关键核心技术所面临的风险进行监测预警。聚焦美国相关规章文件中技术产品的性能参数,设计基于性能参数定量对比的技术差距分析方法。分析相关文件的语义特征,构建面向文件语义要素的信息抽取方法和信息同步匹配方法。提出通过文献计量,识别应对技术差距的替代性研究单位、推荐合作机构的方法。在此基础上,以美国在空间科技领域的相关规章文件分析为例,开展实证分析。利用性能参数的挖掘对比,可以将美国相关规章文件中包含的技术产品与我国的技术水平对比结果分为4类:无差距、技术空白、技术布局差异、技术水平差距。
关键词：
技术差距 空间技术 文本挖掘 信息抽取
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王翠波
在分析情感知识的技术竞争情报价值和文本信息资源的情感特性及情感化方式的基础上,围绕企业技术竞争情报获取目标与环境,结合文本情感挖掘流程构建由数据层、处理层、应用层组成的采集模型,可用于从以网络技术评论为典型代表的主观性文本信息资源中识别出情感知识作为对传统的主题式情报采集的有益补充,实现情感类技术竞争情报的智能获取。
关键词：
企业技术竞争情报 情报采集 情感挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
伊惠芳 刘细文 龙艺璇
[目的/意义]关键技术问题研究对于辅助各创新主体把握创新突破方向、攻克关键核心技术、推进技术创新具有重要意义。[方法/过程]针对目前技术关键问题挖掘领域识别样本、流程、方法上的不足，提出多文本分析的领域关键技术问题挖掘框架，以专利说明书技术背景为主，综述性论文结束语和技术需求文档为辅，从数据获取及转化、技术问题提取、技术问题主题识别、关键技术问题发现4个环节展开分析。[结果/结论]对石墨烯领域案例研究证明了多文本分析的领域关键技术问题识别框架的有效性；专利说明书技术背景、综述论文结束语与技术需求文档在挖掘技术问题上的表现、描述极性、结果上具有不同的解释力度，可互相佐证补充。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋盛益 麦智凯 庞观松 吴美玲 王连喜
对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钱晓东
对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
关键词：
数据挖掘 分类 软计算
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
吴华君 何聚厚 陈其铁 韩广欣
课程质量是影响高职院校学生在线学习质量的重要因素。已有研究多聚焦于具体课程建设的实践研究或调查分析,存在研究系统性、针对性和推广性不足,以及缺乏实证基础等问题。基于137门高职在线精品课程共92 922条学习者评价内容的深度分析,在情感分析、词云分析、关键词社会网络分析和LDA主题挖掘基础上,对学习者课程学习负性评价进行主题提取。研究发现,学习者整体课程学习体验正向评价远高于负性评价,且在负性评价中理工类课程高于文科类课程;学习者对课程的负性评价主要聚焦于教师教学能力、课程考核评价、课程内容设计、技术平台功能和学习资源质量等方面,研究针对上述结论提出职业教育在线精品课程的优化建议。
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