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[期刊] 图书情报工作
[作者]
王平
自动挖掘科技文献主题并识别主题变化对于科研工作者及时获取相关领域的最新研究动态有着重要作用。针对科技文献主题多样、动态性强等特点,分析科技文献主题发现及演化具体方法,基于层次概率主题模型h LDA,采用Gibbs抽样来进行模型参数估计,并运用互信息的方法对主题词进行筛选,以提取高质量的主题词。最后,利用先/后离散分析方法研究主题随时间的演化问题。实验结果验证了主题发现及演化方法的可行性及有效性。
关键词：
主题发现 主题演化 层次概率主题模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王燕鹏
［目的 ／意义］分析中国国内基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究进展，以期为相关研究人员提供参考借鉴及研究思路。［方法 ／过程］选取中国知网（ＣＮＫＩ）数据库及万方数据知识服务平台作为文献来源，检索并筛选相关文献，通过人工判读提炼出基于主题模型的科技文献主题发现及演化研究的分析流程，并采用文献分析法对流程中国内研究人员所使用到的策略、方法、分析手段等进行归纳和总结。［结果 ／结论］研究已初具规模，形成较为完整的分析流程，同时各个流程环节上所涉及到的策略、方法和分析手段较为多样化。另外，也存在着一些问题：主题模型方法在科技文献领域的应用尚且不成熟，主题数目固定，缺少对主题模型应用效果的评价方．．．
[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] 图书馆论坛
[作者]
赵华 章成志
通过对在线社交网络上图书馆用户生成内容（ＵＧＣ）的分析，可以从宏观上更好地了解我国图书馆机构关注的热点话题及其演化情况。文章以新浪微博为数据源，获取一定时段我国图书馆微博的内容数据，依据作者主题模型获取候选主题，通过对候选主题进行聚类确定合适的话题数，根据作者主题模型结果计算相邻时间片主题之间的相似度，在此基础上分析主题的演化，最终完成不同图书馆主题分布及演化的差异分析。实证研究结果表明：目前我国图书馆微博主要关注新书推荐、讲座信息、图书馆服务、图书信息等主题；各月份的关注主题差异不大；除了共同关注的图书馆服务、新书推荐等话题之外，上午时段关注音乐和大学生相关话题，下午关注讲座信息和公益话题，．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈亮 张静 张海超 杨冠灿 张健
[目的 /意义]采用h LDA从专利语料库中抽取层次主题,以描述隐藏在专利文本中的技术结构,并基于层次主题随时间变化情况进行技术演化分析。[方法 /过程]从专利术语中获取闭频繁项集,并基于此建立关联规则网络来度量术语的重要性和术语间语义关系强弱,进而对语料库进行重构,并对不同时间片段的专利集合进行层次主题结构抽取。[结果 /结论]将本方法应用于硬盘驱动器磁头领域的专利数据分析,实证结果表明该方法是一种可行和有效的技术演化分析方法。
关键词：
hLDA 主题模型 技术演化 专利分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘成山 杜怡然 汪圳
[目的/意义]利用知识图谱进行细粒度的知识组织并识别科技文献的热点主题，有助于科研工作者把握领域的研究现状和学科前沿，进而为科研资源优化配置提供有力支持。[方法/过程]提出一套基于知识图谱的主题发现和热点分析方法。首先，识别科技文献中的知识元，再抽取知识元中的语义实体进行主题发现；其次，构建“文献—知识元—主题”知识图谱，通过知识图谱中的共现关系网络识别领域的研究热点；最后，以农学领域的中文学术论文为实验数据，进行实证研究。[结果/结论]所构建的细粒度知识图谱不仅能够揭示科学知识与主题的潜在关联，而且能够实现科技文献主题的热点分析。
[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] 情报理论与实践
[作者]
周雪晴 吴鹏
[目的/意义]通过对中美在疫情期间发布的政策文本进行主题建模与分析，发现中美两国在面对疫情时的应对措施与关注重心，从而为应对其他类似的重大公共卫生安全事件提供参考。[方法/过程]采用结合词嵌入的主题模型（Embedded Topic Model， ETM），对爬取的中美政策文本进行主题建模和主题发现，并借助词云进行可视化展示。[结果/结论]中美两国在基本的疫情政策目标上保持一致，但在维持稳定的关注主体、封闭隔离程度以及疫苗问题等实现目标的方式上存在差异。
[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] 图书情报工作
[作者]
庞弘燊
[目的/意义]科技文献中各种特征项及其之间的关联是构成多种多样共现现象的基本单元,通过挖掘共现特征项之间的关联,共现分析可以从不同角度探测科学与技术活动规律的方方面面,为科研管理者和研究者等提供一个全方位、多角度观察科学发展的新视角。[方法/过程]通过对多重共现的基础理论研究,构建一套独特的多重共现数据模型基础理论体系,该理论体系包括:多重共现的定义、多重共现的研究范畴、用于多重共现的变量符号、多重共现的矩阵定义、多重共现的数据组织形式以及多重共现的延展系数计算公式与应用范畴。此外,基于多重共现的交叉图可视化方式,构建可用于分析3个或以上特征项共现关系的知识发现方法,包括共现关联强度、被引关联强度以及共现突发强度的分析方法。[结果/结论]通过该基础理论体系的构建,拓展共现现象的研究范围,为共现分析走向多角度、多维度的多重共现分析提供基础理论的支持。并通过实证研究,选取不同的多重共现应用案例,证明该方法可应用于研究领域、研究机构、机构间对比、研究学者等方面的分析,同时具有较好的分析效果。由于该方法体系具有分析角度多维化和分析方法多样化的特点,通过该方法的分析,除能够实现一重、二重共现等的分析效果外,还能揭示出比一般共现更为广泛和深入的知识内容。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 任金玥
文献检索结果中隐藏着知识的层次关系,本文采用hLDA模型抽取检索结果数据集中隐藏的主题树结构,揭示研究主路径等信息,进而为用户提供高效的知识服务。首先,构建领域专业知识库,实现对检索结果的预处理;其次,通过合理的hLDA超参抽样,获得主题树结构;最后,结合可视化技术,识别检索问题下学术信息的知识层次结构。实验表明,本文采用的方法可以提供有效的检索结果可视化分析,相比经典的层次聚类方法,结果的可读性更高。
关键词：
hLDA 主题模型 检索结果 可视化
[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] 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] 情报学报
[作者]
闵波 张莉 张云宏 杨帆 许文娟
科学假设的获取是文献知识发现研究的重要内容,目前主要通过挖掘文献集中潜在的间接关联来实现,而最新的文献通常更有助于科研工作者获得新的假设。因此,通过在文献知识发现过程中考虑时间因素对形成新关联的影响,建立基于时间加权的文献知识发现方法,测试发现选择近期文献富集而形成的热点词项作为种子词项,可以显著提高间接关联发现的准确率。
关键词：
知识发现 文献挖掘 发表时间 复杂网络
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