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创业领域动态能力研究综述——基于LDA主题模型 被引量:3
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作者 马鸿佳 肖彬 韩姝婷 《南开管理评论》 北大核心 2025年第1期163-174,共12页
VUCA时代外部环境瞬息万变,动态能力已成为组织长期生存、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,创业企业由于年龄、规模劣势,更易面临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... VUCA时代外部环境瞬息万变,动态能力已成为组织长期生存、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,创业企业由于年龄、规模劣势,更易面临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的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、边界条件和结果四个研究内容。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及拓展创业领域的动态能力研究方法、数据来源。 展开更多
关键词 创业领域 动态能力 主题模型 文献回顾
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主题模型在科技论文中的应用对比:以信息资源管理领域为例
2
作者 陈明红 梁萱 陈海华 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第6期104-113,共10页
主题模型作为高效的文本主题挖掘工具,广泛用于科技论文的前沿主题识别与演化分析、文本分类、论文与作者推荐以及知识发现。为揭示主题模型对于科技论文主题建模的适用性并为主题模型选择与应用提供依据,文章分别采用LSA、LDA、BTM、LD... 主题模型作为高效的文本主题挖掘工具,广泛用于科技论文的前沿主题识别与演化分析、文本分类、论文与作者推荐以及知识发现。为揭示主题模型对于科技论文主题建模的适用性并为主题模型选择与应用提供依据,文章分别采用LSA、LDA、BTM、LDA2vec和BERTopic模型在信息资源管理论文数据集上进行建模,从适用场景、建模效果、计算效率、结果可解释性和总体优劣五个维度分析五个模型对于科技论文主题建模的适用性。实验结果表明,LSA和BTM不适用于科技论文主题建模,而LDA、LDA2vec和BERTopic适用于科技论文主题建模,LDA2vec和BERTopic的建模效果优于LDA。 展开更多
关键词 主题模型 科技论文 可解释性 信息资源管理
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主题模型网络分析:计算传播视野下的舆情文本挖掘新进路
3
作者 张媛 刘兴澳 《情报杂志》 北大核心 2025年第5期122-129,共8页
[研究目的]旨在提出一种新的复杂文本挖掘方法——“主题模型网络分析”(ANTMN),以解决传统舆情文本挖掘方法在动机过强、人工介入过多、主题粗糙等方面的局限,为舆情治理、风险识别和舆论引导提供有效的方法支持。[研究方法]通过文献... [研究目的]旨在提出一种新的复杂文本挖掘方法——“主题模型网络分析”(ANTMN),以解决传统舆情文本挖掘方法在动机过强、人工介入过多、主题粗糙等方面的局限,为舆情治理、风险识别和舆论引导提供有效的方法支持。[研究方法]通过文献梳理分析传统方法的局限性及计算转向的学术进展,通过比较分析论证ANTMN较之现有方法的创新优势。[研究结果/结论]研究发现,ANTMN遵循“主题建模”“网络分析”与“社区检测”的三步法,以“纯归纳取向”获得客观性,以“混合计算取向”超越传统方法的静态局限。ANTMN还在舆情传播研究中表现出较强的实践应用价值,即在经验现象中提出舆情传播问题、在数据驱动中解析舆情传播机制、在趋势预测中建构舆情传播体系。 展开更多
关键词 舆情传播 主题模型网络分析 舆情文本挖掘 计算传播
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基于动态主题模型的欧盟人工智能战略研究:热点、演化及解构 被引量:1
4
作者 郑文佳 《中国科技论坛》 北大核心 2025年第4期162-175,共14页
欧盟是国际人工智能竞争格局中的重要力量,对欧盟人工智能战略进行系统分析有助于掌握其战略发展脉络及其阶段性演化特征,并明晰影响欧盟战略抉择的深层次因素。与此同时,欧盟对人工战略的探索历程是其应对新兴技术发展与大国科技竞争... 欧盟是国际人工智能竞争格局中的重要力量,对欧盟人工智能战略进行系统分析有助于掌握其战略发展脉络及其阶段性演化特征,并明晰影响欧盟战略抉择的深层次因素。与此同时,欧盟对人工战略的探索历程是其应对新兴技术发展与大国科技竞争的经验产物,能够为中国推进人工智能治理、应对产业发展挑战、优化战略路径设计提供镜鉴。本文运用动态主题模型,对2016年以来欧盟发布的79份战略导向性文本进行动态主题识别追踪,同时基于国际战略理论对欧盟人工智能战略进行解构。研究发现,欧盟人工智能战略主题整体呈现为技术规制与技术创新两个维度,其中高热主题集中于数字市场、权利法律、国际竞争等方面,且战略重心逐步转向以技术规制为主的人工智能法律制度建设,国际竞争色彩逐渐显现。欧盟的战略选择是对区域利益目标、自身力量资源以及内外部环境综合考量的结果,其战略底层逻辑透露着对欧盟数字单一市场的坚决维护,对中国具有启示意义。 展开更多
关键词 欧盟人工智能战略 动态主题模型 主题演化 战略解构
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基于LDA主题模型的我国医用耗材管理政策文本的量化分析
5
作者 陈彦丽 林陶玉 +3 位作者 李圆圆 郭薇 郭晓颖 张亚桃 《中国卫生事业管理》 北大核心 2025年第1期46-50,共5页
目的:从国家及省级层面分析医用耗材管理相关政策的主题结构及其差异,为医用耗材管理政策衔接及优化提供参考。方法:系统检索建库至2024年4月1日北大法宝数据库中我国医用耗材管理相关政策,利用文本计量方法和LDA主题模型对国家和省级... 目的:从国家及省级层面分析医用耗材管理相关政策的主题结构及其差异,为医用耗材管理政策衔接及优化提供参考。方法:系统检索建库至2024年4月1日北大法宝数据库中我国医用耗材管理相关政策,利用文本计量方法和LDA主题模型对国家和省级的相关政策进行量化分析。结果:共收集77份国家和省级出台的医用耗材管理政策文本,政策发布数量在2017年和2019年迎来2次大幅提升,国家和省级平均政策力度值分别为2.6和2.3。对文本进行预处理后,分别从国家和省级政策文本中获取关键词676个和2155个。通过LDA主题建模分析,从国家政策文本中提取出医保与采购管理(占56.3%)和医用耗材的临床使用管理与质量控制(占43.7%)两大主题,东、中、西和东北地区政策围绕上述主题内容分别形成2个、3个、5个和3个主题。结论:我国医用耗材管理政策偏重医保与采购管理,省级政策总体与国家基本保持一致,但在调整与细化过程中,存在多部门协同不足、缺乏全局观、过度依赖医保与采购管理的问题。地方政府应加强政策合力,注重整体观,加大对临床使用管理与质量控制政策投入,以提高政策落实精准性。 展开更多
关键词 医用耗材管理 LDA主题模型 政策文本
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生育友好型公共服务政策的供需错位与症结分析——基于LDA主题模型的文本分析
6
作者 肖涵 《华中科技大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第3期74-85,共12页
公共政策作为供给端主体向需求端主体提供资源支持的制度性安排,其供需匹配程度是影响政策效果的关键要素。基于LDA主题模型对中央与东南沿海五省份生育友好型相关政策文本和受访者访谈资料进行分析,探究我国生育友好型公共政策的供需... 公共政策作为供给端主体向需求端主体提供资源支持的制度性安排,其供需匹配程度是影响政策效果的关键要素。基于LDA主题模型对中央与东南沿海五省份生育友好型相关政策文本和受访者访谈资料进行分析,探究我国生育友好型公共政策的供需匹配症结和优化方案。当前生育公共政策呈现复杂的界面特征,住房保障、劳动就业等政策指标匹配度不佳,家庭照料与婚育文化两项政策指标匹配度异常。深入的剖析发现,生育公共服务政策在设计、转译、回应、联动、瞄准和传播等方面存在实践症结,应当全过程式改善政策供给的不同环节,进而主动耦合政策供需。 展开更多
关键词 生育友好型公共服务政策 供需匹配 家庭照料 婚育文化 LDA主题模型
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我国林业生态建设的知识图谱与LDA主题模型分析
7
作者 张舒琳 孙泓 《中国林副特产》 2025年第2期80-82,共3页
为系统梳理林业生态建设研究的脉络,预测其前沿热点和未来发展趋势,借助CiteSpace文献计量软件和Stata软件进行作者、关键词的共线和聚类分析以及主题模型分析。研究表明,近年来林业生态建设相关研究呈现下降趋势;生态效益补偿和国有林... 为系统梳理林业生态建设研究的脉络,预测其前沿热点和未来发展趋势,借助CiteSpace文献计量软件和Stata软件进行作者、关键词的共线和聚类分析以及主题模型分析。研究表明,近年来林业生态建设相关研究呈现下降趋势;生态效益补偿和国有林区改革相关主题可能成为未来的研究热点。 展开更多
关键词 林业生态建设 CITESPACE LDA主题模型
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我国教育元宇宙研究的热点透视与未来路向——基于核心文献的LDA主题模型分析 被引量:6
8
作者 李博 汪基德 +2 位作者 陈文峰 刘树林 王元臣 《现代远程教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期103-112,共10页
教育元宇宙作为元宇宙的教育应用前景广阔,对相关文献进行系统分析有助于推进其应用向纵深发展。基于LDA主题模型和人工内容分析对关于教育元宇宙的130篇核心期刊文献进行系统梳理后发现,我国教育元宇宙研究主要围绕基本理论、批判审视... 教育元宇宙作为元宇宙的教育应用前景广阔,对相关文献进行系统分析有助于推进其应用向纵深发展。基于LDA主题模型和人工内容分析对关于教育元宇宙的130篇核心期刊文献进行系统梳理后发现,我国教育元宇宙研究主要围绕基本理论、批判审视、思政教育应用、学习赋能、场景创设、技术支撑、模型构建等7个主题展开,为教育元宇宙建构学理支撑、凝聚理性共识、铺筑可为进路、筑牢技术基座和汇聚多维创想积淀了丰硕成果。基于此,未来教育元宇宙还应从顶层设计、关系廓清、伦理规约、技术向善、场景拓展等5个方面着力:探赜教育元宇宙顶层设计研究,统筹教育元宇宙系统构建;完善教育数字化转型与教育元宇宙逻辑关系研究,驱动两大领域协同演进;深入教育元宇宙伦理规范研究,促进教育元宇宙健康发展;夯实教育元宇宙意识形态属性研究,保障教育元宇宙向善属性;拓展教育元宇宙应用场景研究,牵引教育元宇宙实践落地。 展开更多
关键词 教育数字化转型 元宇宙 教育元宇宙 LDA主题模型
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基于主题模型的通用文本匹配方法 被引量:1
9
作者 黄振业 莫淦清 余可曼 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期310-318,349,共10页
检测长文本和短文本相似性的应用场景越来越多,文本对的一致性检测大多可以统一抽象成文本相似性的比较问题。该问题的难点在于短文本是零散的,从而很难判断其属于哪个领域及其背景知识,也难以引入词嵌入来解决在通用场景的具体文本匹... 检测长文本和短文本相似性的应用场景越来越多,文本对的一致性检测大多可以统一抽象成文本相似性的比较问题。该问题的难点在于短文本是零散的,从而很难判断其属于哪个领域及其背景知识,也难以引入词嵌入来解决在通用场景的具体文本匹配问题。基于这个问题,提出一种新的基于文本聚类主题模型的轻量方法,不需要利用额外的背景知识来匹配通用文本相似性。在两个经典测试样本数据集上的实验结果表明,该方法的文本相似性检测效率非常高。 展开更多
关键词 自然语言处理 文本匹配 主题模型 吉布斯采样
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基于LDA主题模型的服务业企业创新测度研究——兼与传统创新测度方法的对比分析 被引量:1
10
作者 冯晓华 顾金科 《科学管理研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期76-88,共13页
服务创新是新时代服务业高质量发展的重要内涵。以R&D投入、专利申请为代表的传统创新测度方法在衡量服务业企业创新时存在明显缺陷。使用隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型对2008-2022年间914家服务业上市公司的创新水平进行了测度,... 服务创新是新时代服务业高质量发展的重要内涵。以R&D投入、专利申请为代表的传统创新测度方法在衡量服务业企业创新时存在明显缺陷。使用隐含狄利克雷分配(LDA)主题模型对2008-2022年间914家服务业上市公司的创新水平进行了测度,并从企业整体、行业归属、区域分布、企业规模、企业所有制维度与传统创新测度方法对比分析。研究发现:相较于传统创新测度方法,LDA方法能够①同时反映服务业企业创新中的技术和非技术创新部分,更适用于测度非研发和非专利服务业企业;②更好捕捉教育,文化、体育和娱乐业等生活性服务业企业的创新特征和形式;③向上纠偏中西部地区服务业企业创新水平,向下纠偏东部地区服务业企业创新水平,还原东部和中西部地区服务业企业真实创新差距;④向上纠偏中小型服务业企业创新水平,向下纠偏大型服务业企业创新水平;⑤深入挖掘国有和非国有服务业企业在创新词频和主题上的差异,揭示非国有服务业企业创新水平较高的本质原因。基于此,从拓展服务创新内涵新认知、加快生活性服务业企业创新、营造良好创新生态、深化数字技术渗透以及发挥差异性优势五个方面提出政策建议,以期为加快服务业企业创新发展提供政策启示。 展开更多
关键词 LDA主题模型 服务业企业 创新测度 分析师报告 文本分析
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面向短文本的增强上下文神经主题模型
11
作者 刘刚 王同礼 +2 位作者 唐宏伟 战凯 杨雯莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期154-164,共11页
目前的主题模型大多数基于自身文本的词共现信息进行建模,并没有引入主题的稀疏约束来提升模型的主题抽取能力,此外短文本本身存在词共现稀疏的问题,该问题严重影响了短文本主题建模的准确性。针对以上问题,提出了一种增强上下文神经主... 目前的主题模型大多数基于自身文本的词共现信息进行建模,并没有引入主题的稀疏约束来提升模型的主题抽取能力,此外短文本本身存在词共现稀疏的问题,该问题严重影响了短文本主题建模的准确性。针对以上问题,提出了一种增强上下文神经主题模型(enhanced context neural topic model,ECNTM)。ECNTM基于主题控制器对主题进行稀疏性约束,过滤掉不相关的主题,同时模型的输入变成BOW向量和SBERT句子嵌入的拼接,在高斯解码器中,通过在嵌入空间中将单词上的主题分布处理为多元高斯分布或高斯混合分布,显式地丰富了短文本有限的上下文信息,解决了短文本词共现特征稀疏问题。在WS、Reuters、KOS、20 NewsGroups四个公开数据集上的实验结果表明,该模型在困惑度、主题一致性以及文本分类准确率上相较基准模型均有明显提升,证明了引入主题稀疏约束特性以及丰富的上下文信息到短文本主题建模的有效性。 展开更多
关键词 神经主题模型 短文本 稀疏约束 变分自编码器 主题建模
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基于混合兴趣主题模型的推荐方法
12
作者 邱云飞 田丰维 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期241-247,共7页
针对跨领域项目推荐过程中用户兴趣稀疏造成的推荐冷启动问题,提出一种基于混合兴趣主题模型兴趣领域潜在狄利克雷分布(PA-LDA)的推荐方法。PA-LDA使用兴趣潜在狄利克雷分布(P-LDA)模块挖掘用户历史行为数据,生成关于目标项目中兴趣主... 针对跨领域项目推荐过程中用户兴趣稀疏造成的推荐冷启动问题,提出一种基于混合兴趣主题模型兴趣领域潜在狄利克雷分布(PA-LDA)的推荐方法。PA-LDA使用兴趣潜在狄利克雷分布(P-LDA)模块挖掘用户历史行为数据,生成关于目标项目中兴趣主题的概率分布,综合考虑主题和项目内容词对兴趣的影响进行参数估计建模,得到用户对目标项目的兴趣评价。PA-LDA使用领域潜在狄利克雷分布(A-LDA)得到领域对项目目标的兴趣评价,混合两类兴趣评价,使用top-k方法推荐目标项目。在EdX和GCSE两组真实数据集上进行实验,验证方法的有效性和准确性。研究结果表明:PA-LDA可以有效解释用户兴趣和领域兴趣对项目推荐的作用原理,实现多维领域推荐的兴趣特征捕捉,提升推荐的适应性与准确性。 展开更多
关键词 主题模型 用户兴趣 领域兴趣 兴趣混合 top-k推荐
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基于结构主题模型的民航管制不安全事件主题识别
13
作者 张洪海 石宗北 +2 位作者 李一可 周锦伦 王雨菲 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期163-169,共7页
为探究民航管制运行不安全事件的发生规律及特点,采用结构主题模型捕捉报告中的词汇共现及层次结构。考虑结构主题的语义连贯性以及排他性等指标,辨识管制运行事件的最优主题数目。选取事件严重度及发生时间等协变量,构建融合多变量的... 为探究民航管制运行不安全事件的发生规律及特点,采用结构主题模型捕捉报告中的词汇共现及层次结构。考虑结构主题的语义连贯性以及排他性等指标,辨识管制运行事件的最优主题数目。选取事件严重度及发生时间等协变量,构建融合多变量的主题分析,挖掘不同类型事件的严重度差异性及在时间维度上的演化趋势。最后,基于航空安全自愿报告系统2018-2022年的4346起管制事件报告进行实证分析。研究结果表明:与管制运行有关的不安全事件可分为管制移交、恶劣天气、人为因素事件、夜航航班、场面滑行、起飞离场、部门协调、雷达间隔、设备故障、进近程序、陆空对话、复杂空域环境、飞行冲突、飞行高度、冲/偏出跑道及跑道侵入15类;飞行区滑行、进近程序、飞行冲突等事件更易产生严重事故;飞行高度有关的不安全事件呈逐年上升趋势。研究结果可为提升管制运行安全风险水平提供理论支持,并为管理人员针对性施策提供参考。 展开更多
关键词 空中交通管理 民航管制运行 安全水平 不安全事件 结构主题模型
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一种结合代码片段和混合主题模型的软件数据聚类方法 被引量:2
14
作者 魏林林 沈国华 +2 位作者 黄志球 蔡梦男 郭菲菲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期44-51,共8页
使用主题模型进行文档聚类是众多文本挖掘任务中一种常见的做法。许多研究针对软件问答网站的数据,利用主题模型进行聚类来分析不同领域在社区的发展情况。然而,这些软件相关数据往往包含代码片段且文本长度分布不均,使用传统单一的主... 使用主题模型进行文档聚类是众多文本挖掘任务中一种常见的做法。许多研究针对软件问答网站的数据,利用主题模型进行聚类来分析不同领域在社区的发展情况。然而,这些软件相关数据往往包含代码片段且文本长度分布不均,使用传统单一的主题模型对文本数据建模,易得到不稳定的聚类结果。文中提出了一种结合代码片段和混合主题模型的聚类方法,并使用Stack Overflow作为数据源,构造了在该平台上被提问数量排名前60的Python第三方库数据集,经过建模,该数据集最终划分为以下6个不同的领域:网络安全、数据分析、人工智能、文本处理、软件开发和系统终端。实验结果表明,在自动评估和人工评估的指标上,使用代码片段结合文本进行主题建模,在聚类结果划分的质量上表现良好,而联合多个模型进行实验,一定程度上提高了聚类结果的稳定性和准确性。 展开更多
关键词 代码片段 主题模型 Stack Overflow PYTHON 聚类
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面向产品评论分析的短文本情感主题模型 被引量:19
15
作者 熊蜀峰 姬东鸿 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1227-1237,共11页
情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本文提出了一个针对短文本的联合情感–主题模型SSTM(Short-text... 情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本文提出了一个针对短文本的联合情感–主题模型SSTM(Short-text sentiment-topic model)来解决稀疏性问题.不同于一般主题模型中通常采用的基于文档产生过程的建模方法,我们直接对整个语料集合的产生过程建模.在产生文档集的过程中,我们每次采样一个词对,同一个词对中的词有相同的情感极性和主题.我们将SSTM模型应用于两个真实网络评论数据集.在三个实验任务中,通过定性分析验证了主题发现的有效性,并与经典方法进行定量对比,SSTM模型的文档级情感分类性能也有较大提升. 展开更多
关键词 情感分类 情感主题模型 主题模型 短文本主题模型 文本稀疏
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监督式主题模型及其应用综述 被引量:2
16
作者 王振彪 徐贞顺 +3 位作者 刘纳 张文豪 唐增金 王正安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期56-68,共13页
主题模型是一种数据挖掘的方法,可以自动地从大量文件或数据中提取潜在的模式或主题,并将对应的数据分配到相应的模式或主题中。主题模型已广泛应用于文本聚类或分类、主题抽取、主题演变、情感分析和摘要总结等领域。监督式主题模型和... 主题模型是一种数据挖掘的方法,可以自动地从大量文件或数据中提取潜在的模式或主题,并将对应的数据分配到相应的模式或主题中。主题模型已广泛应用于文本聚类或分类、主题抽取、主题演变、情感分析和摘要总结等领域。监督式主题模型和非监督主题模型的区别在于是否依赖标注信息。近年来,监督式主题模型在数据挖掘任务中逐渐兴起,使得越来越多的任务倾向于采用监督式方法进行优化。陈述了监督式主题模型相关内容,介绍常用的数据集和评价指标;分别从模型和应用的角度对各种类型的监督式主题模型进行了深入对比分析。最后,阐述了主题模型当前研究所面临的挑战,并对未来监督式主题模型的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 数据挖掘 监督式主题模型 主题预测 主题演变
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基于结构主题模型的医联体政策文本区域差异 被引量:1
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作者 杨馨怡 王素芬 +1 位作者 余洋 于昊生 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期178-184,共7页
为研究我国不同地区的医联体政策差异与特征,收集2010年10月至2022年12月地方政府发布的599份医联体相关政策,采用描述性统计和结构主题模型,从政策发布数量、政策类型和政策主题3个维度对比我国4大经济地区(西部、中部、东部、东北地区... 为研究我国不同地区的医联体政策差异与特征,收集2010年10月至2022年12月地方政府发布的599份医联体相关政策,采用描述性统计和结构主题模型,从政策发布数量、政策类型和政策主题3个维度对比我国4大经济地区(西部、中部、东部、东北地区)的医联体政策。研究发现:我国地方医联体政策体系结构不够均衡,呈重实施细则、轻标准规范的特点;分级诊疗服务体系建设和医联体管理模式是各地区医联体政策的热门主题,而配套措施和疾病防治与诊疗的相关主题尚未得到广泛关注;各地区的医联体建设整体呈多元化探索的特点。地方政府需根据地区差异有针对性地发布政策,以补足医联体政策短板,促进地区医联体政策体系完善。 展开更多
关键词 医疗联合体 结构主题模型 地方政策 区域差异 政策文本
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基于混合von Mises-Fisher分布的双向对抗神经主题模型
18
作者 王睿 王延安 +1 位作者 李子昂 孙国梓 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期87-96,共10页
主题模型作为一种文本分析工具,能够自动地从文本数据中挖掘潜在的主题或语义信息。然而,已有的主题模型常假设不适当的先验且难以利用外部语义知识提高主题的质量,导致主题一致性不足。针对这些局限,提出一种基于混合von Mises-Fisher(... 主题模型作为一种文本分析工具,能够自动地从文本数据中挖掘潜在的主题或语义信息。然而,已有的主题模型常假设不适当的先验且难以利用外部语义知识提高主题的质量,导致主题一致性不足。针对这些局限,提出一种基于混合von Mises-Fisher(vMF)分布的双向对抗神经主题模型。该模型通过编码器执行主题推断,同时为向主题建模过程中引入外部语义知识,提出在生成器网络中将主题建模为词嵌入空间的混合vMF分布,判别器网络被训练用于识别真假样本。在4个公开文本语料的实验结果表明,与其他基准主题模型相比,所提模型获得了更高的主题一致性。此外,当基于提取的主题进行文本聚类实验时,所提模型有效提高了文本聚类的准确率。 展开更多
关键词 主题模型 对抗训练 文本挖掘 神经网络 von Mises-Fisher分布
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基于LDA主题模型的在途驾驶风格识别方法
19
作者 汪娇 刘锴 +2 位作者 栗慧哲 曹鹏 王秋玲 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期197-204,共8页
为增强人机共驾条件下智能系统对个体驾驶行为的理解,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型的在途驾驶风格识别方法,从多维度挖掘车辆轨迹信息,快速提取和识别驾驶员潜在驾驶风格特征。首先,建立驾驶行为语义理解规则,从驾驶作业... 为增强人机共驾条件下智能系统对个体驾驶行为的理解,提出一种基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型的在途驾驶风格识别方法,从多维度挖掘车辆轨迹信息,快速提取和识别驾驶员潜在驾驶风格特征。首先,建立驾驶行为语义理解规则,从驾驶作业的场景感知层、模式层、操作层以及车辆状态层出发,将连续的轨迹时序数据阐述为驾驶行为语义理解词汇;其次,根据主题困惑度和主题一致性指标定义4类习惯性驾驶风格:稳定型、保守型、适中型以及激进型;最后,将每位驾驶员的在途驾驶风格识别为上述驾驶风格的概率组合。结果表明:所提出的在途驾驶风格识别方法考虑驾驶员在驾驶过程中的异质性和不一致性,能够解释同一驾驶员在不同驾驶环境下表现出差异化驾驶风格的现象,同时,有助于提高驾驶风格在途识别的全面性以及可理解性。 展开更多
关键词 潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型 在途驾驶风格 轨迹数据 语义理解 驾驶行为
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基于LDA主题模型的林下经济政策文本分析 被引量:3
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作者 朱红军 冯兰荣 李余石 《湖北林业科技》 2024年第3期49-54,共6页
当前林业高质量发展已经成为新时代的必然要求,林下经济产业成为当代林业发展的重要形式,具有广阔的发展前景。本研究从林下经济政策文本出发,基于LDA主题模型和政策文本量化的研究范式,识别林下经济相关政策主题,并使用Nvivo内容分析... 当前林业高质量发展已经成为新时代的必然要求,林下经济产业成为当代林业发展的重要形式,具有广阔的发展前景。本研究从林下经济政策文本出发,基于LDA主题模型和政策文本量化的研究范式,识别林下经济相关政策主题,并使用Nvivo内容分析法进行主题验证。从识别到的7个政策主题中,对林下经济产业政策进行了深入剖析,并从政策研究与管理的角度,提出了若干政策建议,以期提高林下经济政策实效性,推动林下经济高质量发展。 展开更多
关键词 林下经济 LDA主题模型 政策文本分析
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