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基于共词分析法的学科主题演化研究方法的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]相比于以单纯的关键词统计排序为主的词频分析法,和以文献作为分析对象、需要庞大的引文索引作为基础的共引分析法,共词分析法具有一定的优势。因此,基于共词分析法来研究学科主题演化规律。[方法/过程]构建基于共词分析法的学科主题演化研究方法,包括4个模块,分别是：数据准备、演化阶段划分、主题识别和主题演化分析。[结果/结论]在主题识别阶段改进了词频g指数来选取共词分析的对象;在主题演化分析模块,提出从静态和动态两个角度来分析学科主题的演化情况,构建三维战略坐标来进行静态分析,并构建学科主题演化现象识别模型来进行动态分析。 相似文献
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[目的/意义]分析学科主题演化趋势,对科研人员研究学科知识、决策层规划学科布局都有重要意义.相比于词频分析法和共引分析法,共词分析法的优势是能深入文献内部,从微观角度揭示学科主题演化规律.分析中国国内基于共词分析法的学科主题演化研究现状,以期为相关研究人员提供参考和借鉴.[方法/过程]采用人工判读法提炼出基于共词分析法的学科主题演化研究分析流程的5个步骤,并对每个步骤中研究人员使用的策略、分析手段和工具进行归纳总结.[结果/结论]数据集的来源数据库主要有综合类、专门类和引文类等3种,检索策略有基于词、基于期刊和复合检索策略等3种;共词分析对象来源主要为作者关键词,关键词选取主要基于关键词词频、关键词共现词频和前两者相结合3个角度;构建共词矩阵时使用得最多的归一化系数为ochiai系数;最常用的主题演化分析手段为聚类分析和社会网络分析图谱;使用得最频繁的工具为SPSS软件. 相似文献
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[目的/意义] 基于主题关联相似度揭示主题汇聚及变异过程,识别学科交叉主题及交叉模式,归纳学科主题的演化趋势及演化路径模式。[方法/过程] 获取情报学学科科研论文的高频主题词,构造主题词共词矩阵,利用网络社区演化分析工具生成学科主题演化网络图,结合指标数据对学科主题演化过程进行分析。[结果/结论] 总体上看,情报学学科的研究主题虽然在反复地变化,但核心主题一直存在;扩张、收缩和合并是研究主题最普遍的变化态势,分裂现象较少,产生和消亡现象存在;有3条特定社区演化轨迹清晰地贯穿始终,活跃度相对稳定,反映了3类核心研究主题;3类核心研究主题的演化路径呈现出升华吸纳、共融迭新和辐射推进3种演化模式。研究结果显示,基于主题关联学科主题演化路径的多模式识别方法既能从宏观层面呈现学科主题演化形式,也能从微观层面分析学科主题交叉模式,结合二者可揭示学科主题的继承或创新,预测学科交叉主题的发展方向。 相似文献
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[目的/意义]运用弱共现和突发监测两种研究方法,在微观层面对情报学学科的研究主题及其交叉性进行分析,以期揭示与科交叉规律,促进学科交叉研究。[方法/过程]获取情报学学科科研论文的高频主题词,在此基础上生成高频词共现矩阵,并进一步生成弱共现网络,对弱共现网络呈现出的主题及交叉性进行分析。同时,对高频主题词进行突发监测。[结果/结论]研究结果显示,在高频词强共现网络中不突出的研究主题会在高频词弱共现网络凸显出来,这些研究主题可能是当期的研究重点,也可能是将来的研究重点和热点;主题之间弱关系被定义为4类,体现了情报学学科微观层面的交叉性;突发探测结果在研究时间段内显示的研究热点趋势和强共现网络的聚类结果具有一致性,在揭示具有学科交叉性的新研究主题时体现出敏感性、突出性和动态性优势。 相似文献
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[目的/意义]探测高血压医学文献的主题和演化趋势,对发现高血压领域的研究热点和前沿,理解高血压领域概况和促进专家之间的知识交流具有重要意义。[方法/过程]以PubMed数据库下载的26 717篇与高血压相关的文献题录数据作为研究对象,抽取高频主题词构造共现矩阵,同时采用社会网络分析（SNA）和狄利克雷多项回归（DMR）主题模型从中观、微观层面探测高血压医学文献的主题分布和演化趋势;比较这两种方法的关联和异同点。[结果/结论]研究发现,高血压医学文献主要集中在危险因素、研究方法、基本要素、诊断治疗和动物实验这5个研究主题,主题的相对分布比率随着时间变化而不断改变。利用SNA方法获取的主题词更加具体和明确,而DMR方法获取的主题词更加宽泛,但在探索各个主题的演化趋势方面比较有优势。 相似文献
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[目的/意义] 提出3种主题演化模式：主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法/过程] 以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果/结论] 通过深入比较3种演化模式得出：主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络单元的主题团簇演化模式,可以更为细粒度、挖掘深度更高、更全面系统、真实具体地仿真主题演化;而主题协同演化,结合全局演化和团簇演化的优势,能以"联系与发展"的视角揭示主题在演化过程中彼此之间的关联程度及其融合与独立趋势。 相似文献
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[目的/意义]分析技术主题演化过程可以梳理技术发展脉络,对于发展创新、预测技术发展趋势具有重要意义,但是从语义角度分析技术主题演化轨迹的研究较少。因此,从语义的角度出发,分析技术主题演化过程。[方法/过程]提出基于非负矩阵分解的改进的动态非负矩阵分解模型对专利文本进行动态主题建模,并利用TextRank算法抽取名词短语进行标注,增强所抽取技术主题的可解释性。在此基础上,利用词向量的方式计算技术演化轨迹,并进行可视化展示。[结果/结论]对2002年、2005年、2008年、2011年和2014年的五方专利进行实证分析,识别出65个技术主题及其演化轨迹,表明方法的可行性。 相似文献
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针对学科领域中热点研究主题探测,尝试综合运用共词分析方法与自组织映射(SOM)方法,在词频统计的基础上,分析高频主题词在文献中的共现,并作为输入数据利用SOM Toolbox进行SOM聚类分析,得到领域热点研究主题。以传统医药领域为例进行实证分析,结果表明该方法对领域中热点主题探测有一定效果。 相似文献
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[目的/意义]随着信息资源在数量和种类上的急剧增长,学科间的交叉融合不断涌现,快速主动地从海量信息资源中识别和判断研究主题的发展演化是实现科技创新的基础。[方法/过程]在相关理论调研的基础上,结合医学领域的资源特点,提出一种基于LDA模型的主题演化探测模型和相应的流程步骤。主要步骤包括医学主题词抽取、主题识别、主题关联、关键主题识别、关键主题的演化主路径识别、演化主路径上主题分裂、融合事件识别,实现深度、细致的主题演化分析。[结果/结论]选用乳腺癌治疗研究文献为实验案例,对判断模型进行试验并对结果进行分析验证,证实提出的技术方法具有一定的可靠性。 相似文献
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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hLDA,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. 相似文献
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[目的/意义]以汽车论坛例，提出一种针对专业社交媒体文本的主题知识元抽取方法。[方法/过程]首先，通过LDA模型提取出汽车论坛中文本的主题，并进行去重，形成主题列表；其次，基于融合主题特征的深度学习模型T-LSTM模型构建适于汽车论坛本文的情感分析模型；然后，通过计算各词汇在图模型TextRank中的重要性与各词汇的Word2Vec主题相似度，抽取情感关键词与关键句，用于对文本主题与情感倾向的解释与补充；最后，对上述方法进行集成，输出结构化的主题知识元。[结果/结论]实验结果中，抽取得到的主题知识元合格率达到69.1%，表明本文提出的主题知识元抽取方法，能够围绕知识主题较为准确地抽取知识元，实现知识的结构化转换。 相似文献
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[目的/意义]改善现有专利技术主题分析方法主题辨识度低、主题词二义性、无法识别技术信息中的"问题"与相应"解决方案"等问题。[方法/过程]本文通过抽取专利文本中的SAO结构,并从SAO结构中识别"问题和解决方案"（P&S）模式,基于"bag of P&S"假设,构建基于"主语-行为-宾语"（subject-action-object,SAO）结构的LDA主题模型,实现对专利文献主题结构的识别和分析。[结果/结论]案例研究表明,该方法能够有效识别主题分布,并在主题辨识度和语义消岐方面较传统LDA模型具有较大优势。 相似文献
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[目的/意义] 根据基金项目数据的特点,提出基于基金项目数据的研究前沿主题探测方法,以期识别出前瞻价值更高的研究前沿,为研究前沿识别相关研究提供借鉴思路。[方法/过程] 首先,基于PLDA模型识别蕴含在基金项目文本中的研究主题;然后基于主题-文档矩阵建立主题和基金项目文档的映射关系,在此基础上,利用主题的资助时间、资助金额和中心性指标进行研究前沿主题探测,从而识别出值得关注的研究前沿主题;最后,利用主题演化可视化分析方法,对研究前沿主题进行演化分析,以预测其发展趋势。[结果/结论] 研究结果表明,该方法可以根据基金项目数据的特点识别出蕴含在其中的研究前沿主题,并且能够分析研究前沿主题的分裂、融合等演化过程。 相似文献
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[目的/意义] 针对当前非正式信息交流主题演化研究在分析层次和测度指标两方面存在的局限,提出一种具有通用性的演化分析方法,从微观和中观层面探究主题演化特征与规律。[方法/过程] 引入会话分析理论,以新浪微博和知乎为例,通过对主题和主题簇运行过程进行分析,从会话内容和讨论方式两个维度揭示非正式信息交流演化特征与规律。同时,设计主题持续性计算判定方法,丰富主题演化的衡量标准。[结果/结论] 主题演化分析结果显示新浪微博和知乎意见群体的发文主题存在明显偏重,且表明了意见群体参与社会焦点事件讨论中观点的主要切入角度;主题簇演化分析发现了新浪微博意见群体在一定范围内发散探索多元主题、知乎意见群体始终关注聚焦核心主题的讨论特点。两个社交媒体中意见群体在会话内容和讨论方式方面的区别,喻示了新浪微博和知乎在网络环境的非正式信息交流中主要承担的角色差异。 相似文献
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[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,摘要和关键词+摘要作为语料的LDA主题抽取的效果均优于关键词作为语料的LDA主题抽取效果,并且前者在主题抽取的广度方面表现更好,而后者抽取的主题粒度更细。 相似文献