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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郝雯柯 杨建林
[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架，以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先，使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维，再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类，从而获得全局主题；其次，构建新兴主题指标计算公式，基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题；最后，通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题，以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究，并采用资料验证法进行方法有效性分析，结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
沈思 孙豪 王东波
[目的/意义]针对目前医学文本中疾病—基因等实体关联关系在知识发现中结合主题的研究较少,不足以揭示医学领域知识在主题层面的深层语义关联关系,提出了一套结合全文文本和领域知识主题的语义相似度计算方法。[方法/过程]以肿瘤期刊全文本为研究对象,用TWE模型进行词向量和主题向量的词嵌入表示,基于Siamese Network框架结合文本和领域知识主题进行相似度计算。[结果/结论]实验表明,该研究所提出的相似度计算方法在验证集中的预测F值达94%,最后通过对测试集数据进行聚类分析,从高、中、低频以及未进行临床注册实验的角度对疾病和关联基因进行分析,发现当前的热门研究以及未来可能成为研究热点的靶点基因。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
贾茜 张斌
文章对关键词进行分解,抽取学科意义上的最小不可分词,以此表征主题元。借鉴认知语言学中的层次模型与概念整合的相关研究,详述了主题元的语义表示,同时论述了利用主题元进行认知结构分析的基本过程。在方法论上,研究从物理统计分析层面拓展到认知层面,补充了知识网络方法。
关键词：
认知语言学 主题元 语义表示 结构分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白敬毅 颜端武 陈琼
[目的/意义]识别新兴研究主题并预测其发展趋势，对科技创新和科研决策具有重要意义。[方法/过程]提出基于主题模型和曲线拟合的新兴主题趋势预测方法。该方法应用LDA主题模型进行科技文献主题划分，然后将主题新颖性、增长性、影响力等特征指标依次赋权叠加构建主题新兴指标，利用多维尺度绘制主题分布矩阵以识别和探测新兴主题。最后基于主题新兴指标时序特征进行曲线拟合，预测新兴主题未来发展趋势。[结果/结论]利用Web of Science数据库中1997—2017年燃料电池领域的94661篇文献，进行实证研究。结果表明该方法能够有效识别燃料电池领域新兴研究主题，相对于时间序列自回归预测方法，曲线拟合预测方法具有较高准确率。
[期刊] 南开管理评论
[作者]
马鸿佳 肖彬 韩姝婷
在VUCA 时代外部环境瞬息万变，动态能力已成为组织长期生存和发展及应对动荡环境的关键能力。先前的动态能力研究大多基于成熟企业，创业企业因为年龄和规模的劣势更容易面临着生存与发展的巨大挑战，更具灵活性的创业企业动态能力可能具备特殊性。然而，尽管学术界对创业领域动态能力的研究兴趣日益浓厚，但相关研究较为零散，且理论体系尚未形成。因此，本研究以创业领域动态能力352篇英文文献为研究对象，基于LDA主题模型聚合出15个主题，结合人工编码及LDAvis 可视化工具确定了内涵和微观基础、前因、边界条件和结果4 个研究内容。在此基础上，对相关主题的关键中英文文献进行了系统化梳理，构建了创业领域动态能力的综合研究框架，结合该框架呼吁学者进一步关注超越组织层面的动态能力研究，探索数据驱动的创业企业动态能力研究，以及拓展创业领域的动态能力研究方法、数据来源。
关键词：
创业领域 动态能力 主题模型 文献回顾
[期刊] 南开管理评论
[作者]
马鸿佳 肖彬 韩姝婷
在VUCA 时代外部环境瞬息万变，动态能力已成为组织长期生存和发展及应对动荡环境的关键能力。先前的动态能力研究大多基于成熟企业，创业企业因为年龄和规模的劣势更容易面临着生存与发展的巨大挑战，更具灵活性的创业企业动态能力可能具备特殊性。然而，尽管学术界对创业领域动态能力的研究兴趣日益浓厚，但相关研究较为零散，且理论体系尚未形成。因此，本研究以创业领域动态能力352篇英文文献为研究对象，基于LDA主题模型聚合出15个主题，结合人工编码及LDAvis 可视化工具确定了内涵和微观基础、前因、边界条件和结果4 个研究内容。在此基础上，对相关主题的关键中英文文献进行了系统化梳理，构建了创业领域动态能力的综合研究框架，结合该框架呼吁学者进一步关注超越组织层面的动态能力研究，探索数据驱动的创业企业动态能力研究，以及拓展创业领域的动态能力研究方法、数据来源。
关键词：
创业领域 动态能力 主题模型 文献回顾
[期刊] 情报学报
[作者]
袁满 刘梦琪 牟梦宁
本文通过对国内外知识图谱标准化研究和发布情况的系统梳理与剖析，发现当前知识图谱标准化过程中缺乏对底层语义关系结构和表示的标准化。因此，本文首先在MDR (metadata registries)概念元模型的基础上，扩充了语义关系类型和关系表示，构建了一个标准的、可扩展的、通用的知识图谱语义关系元模型，为知识图谱中语义关系的构建提供了必备的语义要素，实现从传统数据语义结构向知识图谱语义结构的迁移。其次，为实现语义关系表示的标准化，以该标准化元模型为指导，构建知识图谱语义关系标准化本体栈，为知识图谱语义关系标准化提供了从语义关系结构到表示的标准构建体系。最后，以石油领域井下作业业务需求为背景，对其中涉及的语义关系进行注册，并据此实现了石油领域井下作业知识图谱中语义关系的标准化，验证了本文提出的知识图谱语义关系元模型的合理性和正确性，提出的知识图谱语义关系元模型具有创新性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吕鲲 项旻昊 靖继鹏
[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
余传明 原赛 胡莎莎 安璐
在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model, TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了2种新的指标,即双语主题相似度(bilingual topic similarity, BTS)和双语对齐相似度(bilingual alignment similarity, BAS),用于评价辅助分布对齐的效果。相比传统的对齐模型MCTA, TAM在跨语言主题对齐任务中双语对齐相似度提升了约1.5%,在跨领域主题对齐任务中F1值提升了约10%。研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义。
[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]
宋培彦
术语是知识的载体,也是构建知识组织系统的重要语言单位。术语作为客观世界在认知主体的投射符号,可以将术语与现实世界的映射关系进行建模,进而,将术语所蕴含的知识分为概念知识、语言知识和形式化知识三类,构建统一的术语知识表示模型,最后采用XML语言对知识内涵进行形式化描述,为知识组织和知识计算提供基础。
关键词：
知识组织 知识表示 术语 汉语主题词表
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐路路 王效岳 白如江
[目的/意义]为快速准确地前瞻识别蕴含在多数据源文本中的新兴主题,为科技创新决策提供情报支撑服务。[方法/过程]提出一种基于PLDA模型和多数据源融合相关性分析的新兴主题探测方法,从要素、趋势、主题及情景4方面分析多数据源相关性特征,构建基于多源分析文本的新兴主题探测公式。[结果/结论]通过文献调查法并咨询石墨烯领域相关专家,表明该方法能够更加快速准确地前瞻识别出多数据源文本中的新兴主题,弥补了单一分析数据源进行主题探测的不足,丰富多数据源融合理论体系的实践应用。
关键词：
多数据源 融合 相关性分析 新兴主题探测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
白仲林 汪玲玲
为了识别动态因子模型(DFM)中不可观测动态因子并解读其经济学意义,为DSGE模型提供一种新的估计途径,研究了新凯恩斯DSGE模型和具有Markov体制转换过程的DSGE(MS-DSGE)模型的DFM表示。结果表明,DSGE模型和MS-DSGE模型的动态行为均由共同因子和外生冲击的合并效应所决定;当外生冲击为相互独立的白噪声过程时,两类DSGE模型分别可以表示为标准的DFM和具有Markov体制转换过程的DFM。
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