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[目的/意义] 改善现有LDA专利技术主题分析存在的辨识度低、可解释性弱和界限划分模糊问题,对于把握技术热点、追踪技术前沿具有重要意义。[方法/过程] 将国际分类号IPC引入LDA专利主题分析中,将其作为技术词的语境,以<词/词组,分类号>二元组的WI （Word IPC）结构进行训练,构建WI-LDA模型,实现对专利文献主题的识别和分析。[结果/结论] 通过中国石墨烯领域的实证研究及与传统LDA模型的对比研究证明,WI-LDA模型泛化能力较强,在专利技术主题分析上能有效降低主题的辨识难度,增加主题的可解释性,使文本主题划分更加清晰。 相似文献
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[目的/意义] 针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程] 基于关键词之间的共现关系,构建关键词关联度指标（KRI）,借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例,计算各主题-关键词分布的KRI值,与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论] 实验结果表明,该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题,提高主题识别的准确性,也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。 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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[目的 /意义]探索融合引用和文本特征的专利技术创新路径识别分析方法,有助于规避技术创新风险、优化选择技术创新路径,对提升创新主体的创新能力,促进现代产业发展,布局科技前沿发展战略等具有重要的意义。[方法 /过程]首先基于Node2Vec模型和Doc2Vec模型将专利引用和文本数据表示学习为可计算的高维向量;然后利用LDA主题模型进行技术主题识别并结合T-SNE算法降维,添加时间维度构建初始技术创新路径;最后,在专利引用和文本特征向量表示结果基础上,开展向量融合拼接从而实现融合引用和文本特征的技术创新路径识别。[结果 /结论 ]通过对超级电容器领域的实证,验证提出的融合引用和文本特征的的技术创新路径识别方法能够从特定领域专利文献中高效、准确地识别专利技术创新路径,证明方法的可行性和有效性。 相似文献
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[目的/意义] 在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程] 提出一种基于LDA2vec模型的多源文本下科研热点识别的方法并针对科研热点识别构建模型,该方法融合LDA主题模型对隐含语义挖掘的优势和Word2Vec词向量模型对于上下文关系把握的优势。以机器学习领域的科技文献为例,利用模型困惑度和主题一致性两个指标对LDA2vec的在本领域应用的可行性和有效性进行验证,并与LDA的主题提取效果进行对比。[结果/结论] 实验结果表明,提出的方法在面对多源数据情况下,进行科研热点识别挖掘是可行的,且在一定程度上有效果的提升,对利用单一数据源进行主题分析的不足进行补充,对多数据源融合的实践应用进行丰富。 相似文献
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[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。 相似文献
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[目的/意义] 由于传统科技创新主题概率识别方法忽略文本内容语义理解,为了更加准确地识别出主题,科技创新主题语义识别势在必行。[方法/过程] 提出一种基于LDA的科技创新主题语义识别方法,利用语义角色标注技术对科技文献中的科技创新内容进行语义标引,构建LDA主题语义识别模型,根据表征科技创新内容的关键词语义角色对应的上位词的概率识别出科技创新主题。[结果/结论] 通过以3D打印领域数据为对象进行实验,证明该方法能够更加准确地识别出科技创新主题,形成科技创新主题-主题词-科技文献的混合分布聚类集群,减少研究背景等无关数据干扰,避免语义含义相同的科技创新主题词重复统计问题。 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]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。 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
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[目的/意义] 提出一种融合评论主题识别与技术属性多维度分析的技术机会发现方法,从技术需求驱动视角识别技术机会,为企业前瞻布局研发方向与进行科研管理规划提供决策建议支持。[方法/过程] 以产品在线评论为研究数据源,首先,利用LDA主题模型识别出评论技术主题,提出技术评论主题强度和主题新颖度两个指标,筛选出新兴重点技术评论主题。然后,从学术论文、技术专利中人工选取技术属性词,通过TF-IDF值计算得到评论高频词,结合专家知识进一步筛选出技术特征词,构建产品技术属性词-技术特征词表。通过相关性计算分别得到与评论相关和与新兴重点技术评论主题相关的技术属性。最后,提出一种产品重要技术属性识别指标模型并设计一种多维度分析方法,分析产品重要技术属性的特征情况,最终识别出蕴含在评论文本中的新兴技术机会。[结果/结论] 实验结果表明该方法能够有效地识别技术机会,为企业产品技术研发管理提供参考。 相似文献
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��[Purpose/significance] This paper proposes the identification of the core research topics and their evolution path visualization methods, in order to provide reference for the field subject evolution analysis research, which has certain significance for revealing the evolution characteristics and development laws of the core topics.[Method/process] Using the LDA model for topic recognition and combining multi-dimensional scaling analysis and visualization techniques to map LDA topic recognition results to two-dimensional space. The topic similarity algorithm was used to detect the association between adjacent time topics, a new visual display method was proposed. We constructed cross-evolution paths of different types of research topics to reveal the dynamic changes of core topics and secondary topics in the evolution process.[Result/conclusion] Taking the medical health information field in China as an example, the research results show that the core research topics in the field of medical and health information in China mainly include electronic health records and Internet medical treatment. Among them, core themes such as health management and smart medical treatment show a good development trend. 相似文献
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��[Purpose/significance] The identification results of the LDA model is sometimes unsatisfactory due to some meaningless topics mixed together. Therefore, it's quite necessary to establish an effective topic filtering method to eliminate these noise topics and to ensure the accuracy of subsequent evolution analysis.[Method/process] Based on the co-occurrence relationship between keywords, keywords relevance index (KRI) was constructed. Taking the field of single cell research as an example, KRI values of the distribution of theme-keywords were calculated and compared with the results of manual interpretation.[Result/conclusion] Experimental results show that this method can effectively eliminate meaningless noise topics in the LDA model recognition results, which can improve the accuracy of topic recognition and the subsequent topic evolution analysis. It also helps to reduce the dependence on manual interpretation in the process of topic identification through the topic model method. 相似文献
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��[Purpose/significance] In scientific research, identifying mining scientific research hotspots from different sources of scientific literature is of guiding significance for carrying out the next scientific research work. It aims to quickly and accurately identify hot topics contained in multi-source texts through the model method proposed in this study, and provide support services for scientific research innovation.[Method/process] This paper proposed a method based on LDA2vec model for multi-source text research hotspot identification and built a model for scientific research hotspot identification. This method combined the advantages of LDA topic model on implicit semantic mining and the context of Word2Vec word vector model. Taking the scientific literature in the field of machine learning as an example, the model extraction degree (perplexity) and topic coherence (topic coherence) were used to compare the topic extraction effects of LDA2vec and LDA in the context of multi-source text.[Result/conclusion] After experiments, the results show that the method proposed in this paper is feasible and can be improved to some extent in the face of multi-source data. The method can relatively quickly and accurately identify the hot content in the multi-data source text, make up for the shortcoming of the single analysis data source for subject detection, and enrich the practical application of the multi-data source fusion theory system. 相似文献
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[目的/意义] 立足情报研究视角,提出一套科学有效且可复用推广的关键技术识别方法,以期为国家、地区、企业和创新机构发现、部署、推动关键技术研发前瞻性布局提供情报支撑。[方法/过程] 在关键技术类型及概念界定的基础上,利用文献知识聚类识别热点技术,以各项热点技术为节点构建复杂网络,通过节点二次聚类和可视化方法展现技术结构网络,采用结构洞理论分析网络和节点特性,以此遴选共性技术;利用链路预测方法,预测技术结构网络中的缺失边产生连接的可能性,分析热点技术交叉融合促进创新技术形成的现象,以此识别潜在新兴技术。[结果/结论] 以智能制造领域为例开展关键技术识别的实证研究,通过国家权威规划文件对比和文献资料调研,初步验证方法的可操作性和有效性。 相似文献