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[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] 情报理论与实践
[作者]
董坤 许海云 罗瑞 方曙
[目的/意义]探寻有效的知识发现方法,从海量科技文献中识别学科交叉主题并做出预测,对于探测学科发展前沿、促进跨学科知识融合具有重要意义。[方法/过程]首先分析学科交叉主题在学科多样性与主题核心性、奇异性及生长性方面的科学计量特征,并以此为基础构建基于科技文献内容分析的多维学科交叉主题识别方法及流程。[结果/结论]该方法及流程集成了不同维度的分析结果,使之达到相互印证与补充的效果,在识别热点学科交叉主题的同时还能有效识别潜在学科交叉主题,可获得更加全面、准确的学科交叉主题识别结果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
范少萍 安新颖 单连慧 晏归来 宫小翠
[目的/意义]利用医学语义关系,基于医学文献开展主题演化类型与演化路径识别方法研究,为进一步丰富和完善主题演化理论与方法提供参考。[方法/过程]首先描述主题演化的新生、消亡、继承、分裂、融合和孤立6种类型,设计了基于统计与语义相结合的关键关联计算方法,提出利用密度和热度开展核心主题识别的研究,从关键关联与核心主题两方面共同识别主题的演化路径,进而确定主题演化类型。[结果/结论]采用本文研究思路与方法,对肝癌致病机制的研究领域文献开展主题演化路径识别与演化类型确定研究,实验证明所提方法可以较好描述领域的主要演化情况。后续研究将改进关键关联构建方法,以提升演化路径识别方法的精度。
关键词：
主题演化 演化类型 演化路径 语义关联
[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] 情报学报
[作者]
刘自强 许海云 罗瑞 董坤 朱礼军
从微观层面深度剖析科技互动的内在机理,定量化、自动化、可视化识别科技互动模式,对于弥补当前科学与技术内在关系研究的不足,揭示科技与技术协同创新的发展规律与演化特征具有一定的意义。首先,通过构建多元关系融合的主题词共现矩阵,基于社区探测算法识别论文和专利中的研究主题;然后综合共词、作者与引用关联度构建科学与技术主题关联数据,利用主题演化可视化方法绘制科学与技术主题演化可视化图谱辅助科技互动模式分析。以基因工程疫苗领域的论文和专利数据进行了实证研究,研究结果发现,基因工程疫苗领域的科技互动模式主要有S模式、T模式、S-T模式和T-S模式,其中S模式、T模式随着时间的推移协同增长(呈现明显的协同关联特征),T-S模式、S-T模式随着时间的推移交叉增长(呈现一定的反馈特征,科学与技术双螺旋式推进发展)。
关键词：
主题关联 科技互动 可视化 互动模式
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王伟 梁继文 杨建林
[目的/意义]识别领域主题层次结构能够立体展现领域知识结构，为构建领域知识体系提供参考。[方法/过程]首先在目标数据集上建立语义加权的引文网络，并对引文网络进行预处理以提高社团内节点的语义相似性。其次利用社团层次划分算法识别引文网络的层次结构，以社团主题标签与核心文献说明社团主题。最后根据主题间语义关系调整主题位置后，通过可视化的方式展现主题层次结构和主题间知识流动。[结果/结论]以“知识管理知识组织知识服务”构成的领域为例说明了本研究提出的领域主题层次结构识别模式的有效性，在加权引用网络上识别出的117个社团经过调整后形成4层主题层次结构，主题树形图和主题关联图能够共同展现主题间并列、包含、重叠关系。这证实了基于复杂网络方法发现主题层次结构是领域知识组织的有效方式。
[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]
毕凌燕 王腾宇 左文明
热点主题识别旨在确定微博的热点主题,其分析结果对于人们获取即时重要资讯,了解社会关注焦点具有重要的应用价值。文章利用火车头采集工具对微博热点话题进行抓取,提出基于概率模型的微博热点主题识别模型,并比较与词频统计聚类方法在微博主题识别中效果的优劣。实验表明,该模型可以充分地利用概率模型的优点,相比于词频统计聚类算法,更适合应用于微博分析中的主题识别环节。
关键词：
微博 热点主题识别 概率模型 实证研究
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
许海云 武华维 罗瑞 董坤 李婧
当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。
[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] 情报理论与实践
[作者]
颜端武 陶志恒 李兰彬
文章研究了一种基于ＨＤＰ主题模型的主题文献自动推荐方法，并将其应用于专题情报服务领域知识库构建平台系统的开发。该方法在中文分词和词性标注的基础上，进行文献特征的预筛选获得特征词频分布矩阵，通过ＨＤＰ主题模型生成各文献与文献集的主题分布矩阵，利用余弦相似度计算与时间阈值加权，生成每篇文献的相关文献集并进行主题文献自动推荐。选取雷达领域语料为样本，在面向专题情报服务的领域知识库构建平台系统中进行了主题文献推荐的模块设计和实际应用。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祝清松 冷伏海 王林 韩涛
针对英文科技文献的特征,提出一种规则和统计相结合的关键内容识别方法。该方法首先通过对源文档进行特征标识,将其转换成更易于处理的中间文档;然后利用特征还原、线索词匹配、主题识别和临近分析等,从中间文档抽取代表文本的主要信息,生成目标文档。该方法能够有效地辅助科研人员阅读大量的英文科技文献,提高阅读效率。
关键词：
特征标识 线索词匹配 主题识别 临近分析
[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
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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