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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
毛立琦 石拓 吴林 马涛
[目的/意义]针对专业领域研究人员难以从大量无监督文本数据中，快速获取领域关键知识，以精准把握专业研究方向和内容。[方法/过程]文章提出一种基于迁移学习领域自适应的文本关键词提取模型。首先通过采集知网中特定领域的文章和关键词，将其作为目标域数据，将待提取关键词的无监督文本作为源域数据，通过最小化二者间的共享相似特征和关键词分类交叉熵，实现关键词提取方法的跨领域迁移，完成对无监督领域文本的关键词提取任务。[结果/结论]对1313篇“人工智能风险”主题的文章进行领域关键词提取，实验表明该领域关键词提取模型相比于BiLSTM-CRF、TF-IDF模型提取效果提升显著，在领域关键知识提取场景中有较强应用价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高楠 彭鼎原 傅俊英 赵蕴华
文章采用技术生命周期曲线判断技术发展阶段,通过多维尺度分析法结合K-means算法,以专利IPC号为基础,结合Pearson相关系数,对专利差异性矩阵进行专利技术聚类;对技术集群从技术影响力、技术范围、技术保护、扩散指数、专利家族数量5个维度进行技术评价;综合孔多塞投票法和文本挖掘技术,进行前沿技术集群的命名与比较;引入时间维度,最终得到前沿技术演进图。通过对人工智能领域进行实证分析,验证了方法的可行性和有效性,并最终得到近5年的10类前沿技术,包括神经网络、语音识别与自然语言处理、计算机视觉与图像识别、机器人、智能系统、人机交互、虚拟现实、汽车自动驾驶、生物特征识别、智能制造。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]探索构建高校可转化专利识别模型，精准锁定存在转化价值的专利，对提升高校专利转化效率具有促进作用。[方法/过程] 以人工智能领域为例，首先结合已有研究中使用的专利评估指标，从数据易获取性角度出发，确定了16个指标，并应用主成分分析探索指标之间的相关性，实现对重要指标的筛选；进而，将LDA模型与K-means算法结合，确定专利的技术主题，并与专利评估指标进行融合构建专利特征矩阵；最后，利用AdaBoost算法进行识别模型构建，并应用到对高校可转化专利的识别中，获取每件专利的可转化概率，仿照标准十分评估方法对专利进行划分，确定具备转化价值的专利。[结果/结论] 结果显示，将专利技术主题与评估指标融合后，AdaBoost算法分类准确度提高了10%；通过对高校专利的识别，专利可转化概率呈对数常态分布，具备转化价值的专利比重为22.47%，验证了模型的有效性，为高校专利价值评估研究提供了新的研究思路，也为高校科技成果管理部门的专利运营及企业对高校核心专利的识别提供了实践方案。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
袁毅 陶鑫琪 李瑾萱 刘娅娴 汪晓芸 景香玉
[目的/意义]基于网络招聘文本和学科数据,提出“行业-岗位-知识-学科”的人才需求及供给分析框架,以人工智能领域为例进行挖掘与分析,同时对其他领域的人才供需分析也具有借鉴意义。[方法/过程]采集招聘网站中与人工智能相关的职位招聘公告,综合对比CRF、BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF、BERT模型对招聘文本的实体抽取效果,并运用社会网络分析方法与学科数据进行关联分析。[结果/结论] BERT-BiLSTM-CRF实体抽取实验效果最佳,分别构建“行业-岗位”“岗位-知识”以及“知识-学科”3种关系网络,得到与人工智能领域联系最紧密的行业、岗位、知识及学科。该框架能充分地挖掘人才需求现状,并能较精准地将需求定位到人才培养的学科,对于国家发展战略以及高等院校人才培养计划的制订具有现实意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李慧 王若婷
[目的/意义]对科技文献进行热点识别研究，有助于学者们准确把握学科发展趋势和前沿问题，为科研政策和人才培养提供理论依据。[方法/过程]引入文献—关键词双模网络，设计一种考虑时间因素、文献引用关系、关键词位置顺序、关键词词频、文献与关键词关联关系的关键词综合影响力模型。利用Node2vec网络表示学习模型将共现网络中的节点映射为向量，采用轮廓系数对K-means、凝聚层次聚类等4种聚类算法进行评估，遴选出最优的聚类算法，结合关键词综合影响力识别热点主题。[结果/结论]选取数字人文领域的期刊文献数据进行实验，结果表明该方法可以较好地识别数字人文领域的前沿热点。
[期刊] 企业管理
[作者]
厉理 文科
电网核心业务，重点领域和关键环节分析当前，我国经济发展进入中高速增长的新常态。未来一段时期我国将大力推进经济转型升级，加快化解产能过剩，限产关停高耗能产业。电网企业外部环境的变化，导致电力需求增速将会有较大回落，进而决定了电网企业未来发展的方向和趋势。一方面，输配分开改革，将打破电网作为单一购买方的现有市场格局，形成购电方和发电方的自由选择。另一方面，智能电网建设再次被提到了新的高度。与之相适
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
王琳 刘伍颖
多词组是一种优化的语言复用粒度.,由于一些非通用语言的多词组与词之间缺乏显式形态边界,导致多词组自动识别困难.针对马来语领域多词组识别问题,提出一种基于自然标注的无监督抽取与聚类算法.算法首先采用空格符二值分类实现变长马来语多词组抽取;然后将文档级的自然类别标注迁移到多词组级类别聚类;最后过滤掉通用多词组,萃取多个领域多词组数据集.在272 783马来语文本文档数据集上的实验结果表明,提出的算法不但能够精准地抽取多词组,而且能够高效地实现多词组领域词典聚类.
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张建娥
文章通过分析传统关键词提取方法的特点和存在的问题,提出基于多特征融合的中文文本关键词提取方法。该方法通过融合中文文本词语的频率、关联度、词性以及位置多种特征,有效避免了传统关键词提取方法产生的偏差。实验结果表明,该方法在不同测试集上与传统方法相比关键词提取的平均召回率均得到明显提升。
关键词：
中文文档 特征融合 关键词
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵玉桐 杨建林
[目的/意义]针对来源于跨领域技术融合或应用的颠覆性技术建立识别框架，结合应用场景识别颠覆性技术，为颠覆性技术的遴选和培育提供参考，助力科技资源优化配置。[方法/过程]首先，基于跨领域专利的德温特手工代码字段进行突变检测；其次，依据突变类型、创新性和影响力筛选重要手工代码；最后，基于重要手工代码对应的标题摘要组合文本，提取专利关键词进行共现分析，根据词频及中介中心性筛选颠覆性技术关键词，并采用社区发现算法进一步识别具体应用场景下的颠覆性技术。[结果/结论]以人工智能领域为实证领域，识别出智能教育、人脸识别、智慧医疗、虚拟现实与增强现实、智能云计算、自然语言理解与生成、自动驾驶、智能机器人、智能家居等技术具有较强颠覆性，验证了方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
倪维健 孙浩浩 刘彤 曾庆田
【目的】对现有中文分词方法在领域文献上的分词结果进行调整,以提升领域文献上的分词效果。【方法】对传统中文分词方法处理领域文献的不足进行分析,以此为基础设计一个反映领域文献构词特点的分词指标——词频偏差,并基于该指标提出一个无监督的分词结果优化方法。【结果】基于农业领域语料开展实验,结果表明该方法对比ICTCLAS、THULAC和LTP的分词结果 F1值提升2%-3%,并具有实现简单、参数鲁棒性强的特点。【局限】提升召回率方面效果不佳。【结论】基于词频偏差的分词结果优化算法能够有效提升已有分词结果的准确性,
关键词：
领域文献 中文分词 分词优化 词频偏差
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
巴志超 杨子江 朱世伟 王蕾
有效揭示领域中主题的浮现机理及发展轨迹，对学科、领域未来发展态势进行预测和战略决策具有重要意义。文章提出一种基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法。首先，通过引入浅层神经网络语言模型ｗｏｒｄ２ｖｅｃ对领域文献的题名、摘要进行建模学习，将关键词表示成语义级别的词向量结构；其次，在建模基础上，结合ｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ共现系数进行关键词语义相似度计算并构建关键词语义网络；最后采用社会网络分析方法从合著网络、共现网络等角度对领域主题进行演化特征分析。实验表明：该方法能够有效地识别领域的热点主题及发展趋势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
奉国和 孔泳欣 肖洁琼
[目的/意义]为克服关键词绝对词频分析的局限性,以关键词多因素加权及得分排名实现领域热点与趋势探索。[方法/过程]构建年度-关键词频次矩阵,用水平加权和垂直加权处理关键词词频,设计相对词频模型,计算关键词加权综合分值,以获得更有效的关键词排序。[结果/结论]基于关键词加权排序,可以识别量高质优型、量低质优型和突变型关键词,有利于挖掘研究热点和分析趋势。
关键词：
词频分析 加权关键词 热点研究 趋势分析
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
余波 温亮明 李洋 张妍妍
MOOC的迅速发展对图书情报领域影响深远,了解MOOC研究现状,揭示其研究热点和发展趋势可为后期研究与实践提供参考。本文提取文献关键词,运用共词分析、聚类分析、战略坐标分析和社会网络分析等方法对目前我国图书情报领域MOOC研究热点进行分析,发现该领域MOOC研究主要集中在高校图书馆服务、图书馆角色定位、图书馆版权服务、公共图书馆服务、信息素养教育5个方面;MOOC环境下的高校图书馆服务是核心研究区域,图书馆角色定位、公共图书馆服务和信息素养教育是边缘研究区域,图书馆版权服务是未来的研究趋势。最后,从不同方
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赛牙热·依马木 热依莱木·帕尔哈提 艾斯卡尔·艾木都拉 李志军
该文在研究不同的关键词提取方法的基础上,针对维吾尔语文本中的生气、高兴等常见情感类型进行情感辨识研究。结合维吾尔文本句子中的情感表达特点,用TextRank、稀疏判别分析(sparse discriminant analysis,SDA)和稀疏支持向量机(sparse support vector machine,Sparse SVM)等提取方法得到具有代表性的关键词集,并基于这些关键词集进行特征提取和情感模型构造。该文从电影电视剧中演员的维吾尔语台词、小说等文本中选取含有生气和高兴2种情感文本的句子,构
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