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基于关键词语义功能的领域主题演化分析
1
作者
俞琰
郑斯煜
葛萌
《情报杂志》
北大核心
2025年第1期187-197,共11页
[研究目的]领域主题演化分析利用领域科技文献,识别领域主题构成,揭示领域主题变化和演化脉络,具有十分重要的研究意义。[研究方法]使用提示学习模型识别关键词的语义功能,通过识别的关键词的不同语义功能,为领域主题演化分析添加不同...
[研究目的]领域主题演化分析利用领域科技文献,识别领域主题构成,揭示领域主题变化和演化脉络,具有十分重要的研究意义。[研究方法]使用提示学习模型识别关键词的语义功能,通过识别的关键词的不同语义功能,为领域主题演化分析添加不同的语义功能维度。[研究结果/结论]相较于传统的机器学习模型,提示学习模型可以使用更少的训练数据更精准地划分关键词的语义功能,而基于不同关键词语义功能进行的主题演化分析能够保留特定的语义信息,为领域主题演化分析提供更细致的分析视角。
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关键词
关键词语义功能识别
提示学习
领域主题
主题演化分析
BOOTSTRAPPING
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题名
基于关键词语义功能的领域主题演化分析
1
作者
俞琰
郑斯煜
葛萌
机构
南京工业大学图书馆
出处
《情报杂志》
北大核心
2025年第1期187-197,共11页
基金
国家社会科学基金一般规划项目“数据驱动的高校技术转移供需信息挖掘模式构建研究”(编号:23BTQ098)研究成果。
文摘
[研究目的]领域主题演化分析利用领域科技文献,识别领域主题构成,揭示领域主题变化和演化脉络,具有十分重要的研究意义。[研究方法]使用提示学习模型识别关键词的语义功能,通过识别的关键词的不同语义功能,为领域主题演化分析添加不同的语义功能维度。[研究结果/结论]相较于传统的机器学习模型,提示学习模型可以使用更少的训练数据更精准地划分关键词的语义功能,而基于不同关键词语义功能进行的主题演化分析能够保留特定的语义信息,为领域主题演化分析提供更细致的分析视角。
关键词
关键词语义功能识别
提示学习
领域主题
主题演化分析
BOOTSTRAPPING
Keywords
semantic function identification of keywords
prompt learning
domain topic
analysis of topic evolution
Bootstrapping
分类号
G250 [文化科学—图书馆学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关键词语义功能的领域主题演化分析
俞琰
郑斯煜
葛萌
《情报杂志》
北大核心
2025
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