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[目的/意义]本文探讨挖掘技术和应用间的关联关系，便于把握技术的目标应用场景和了解应用需求的可选技术方案，为技术转化提供基础。[方法/过程]首先，建立基于改进GloVe词向量的"技术——应用"发现模型，提出改进词向量的算法；然后，以机器学习技术为例，获取该领域学术论文文摘数据，预处理后建立训练文本集合，再使用改进GloVe模型训练获得词向量；最后，对词向量聚类获得"技术"和"应用"类词汇集，通过共现获得两者之间的关联并分析。[结果/结论]实验结果表明，本文改进GloVe模型后训练的词向量性能获得提升，聚类效果好，最终实现"技术——应用"的关联分析。 相似文献
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