基于动态主题模型的我国中央层面家庭医生签约服务政策主题热点与演化分析

1

作者 高红霞 刘素薇 +1 位作者 麻磊 张研 《中国全科医学》 北大核心 2025年第31期3890-3896,共7页

背景我国重视家庭医生签约服务工作及配套政策,但针对家庭医生签约服务主题的演进与趋势研究成果相对匮乏,不便于了解其整体发展态势。目的了解我国中央层面家庭医生签约服务政策的演进路径,揭示政策制定和实施中的关键问题和热点领域,... 背景我国重视家庭医生签约服务工作及配套政策,但针对家庭医生签约服务主题的演进与趋势研究成果相对匮乏,不便于了解其整体发展态势。目的了解我国中央层面家庭医生签约服务政策的演进路径,揭示政策制定和实施中的关键问题和热点领域,为后续政策优化提供参考。方法本研究采用动态主题模型(DTM)对2009年12月—2023年5月发布的40份中央层面的家庭医生签约服务相关政策文本数据进行主题提取和分析,计算其主题热度、相似度及主题演化路径。结果DTM共挖掘出21个家庭医生签约服务政策主题,以及各阶段的主题热点分布。研究发现,我国中央层面家庭医生签约服务政策的阶段化属性明显,不同阶段的关注焦点从提升基层服务质量转向分级诊疗和优化服务效果,执行指导及标准类的政策相对不足。结论政策制定者应深化家庭医生签约服务政策的协同治理,强化家庭医生签约服务政策的阶段承接性,并提升中央层面对家庭医生签约服务的标准规范和整体指导。 展开更多

关键词 家庭医生签约服务 卫生政策 动态主题模型 全科医生 主题演化

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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

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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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一种结合有监督学习的动态主题模型 被引量：11

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作者 蒋卓人 陈燕 +2 位作者 高良才 汤帜 刘晓钟 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期367-376,共10页

针对传统主题模型存在的不足,提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型(Supervised Dynamic Topic Model,S-DTM)。该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模,而且结合有监督学习技术,在主题变分推理中加入标签约束,从而建立主题... 针对传统主题模型存在的不足,提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型(Supervised Dynamic Topic Model,S-DTM)。该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模,而且结合有监督学习技术,在主题变分推理中加入标签约束,从而建立主题与标签之间的映射关系,提高主题的表达解释能力。通过在一个跨越25年"以自然语言处理领域的中文期刊论文为主导"的中文语料库上的实验,证明该模型相较于静态的有监督主题模型和无监督的动态主题模型,具有更好的语义解释概括能力,能更准确地反映文档的主题结构,更精确地捕捉主题–词汇概率分布的动态演化。 展开更多

关键词 有监督学习 动态主题模型 变分推理

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基于动态主题情感模型的文本聚类算法

4

作者 胡萍 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期528-536,共9页

针对目前已有的相关主题模型中,对大众情感因素考虑不足,难以精准挖掘,同时对社交文本的实时动态演化考虑弱化了模型聚类能力的问题,通过在模型中增加情感层以提取社交文本情感极性特征,并引入先验分布函数,提出一种基于动态主题情感模... 针对目前已有的相关主题模型中,对大众情感因素考虑不足,难以精准挖掘,同时对社交文本的实时动态演化考虑弱化了模型聚类能力的问题,通过在模型中增加情感层以提取社交文本情感极性特征,并引入先验分布函数,提出一种基于动态主题情感模型的文本聚类算法.利用真实新冠疫情Twitter文本数据集进行实验,实验结果表明,该模型的性能优于基线模型,提高了情感特征区分度,使文本主题与对应的情感极性联合生成时间节点,进而使模型有处理时间演化的能力. 展开更多

关键词 动态主题情感模型 文本挖掘 情感标签 时间戳 文本聚类 困惑度

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基于主题动态模型的法律因果关系研究 被引量：2

5

作者 张瑞祥 王东波 《政法论丛》 CSSCI 北大核心 2017年第1期155-161,共7页

主题动态模型为探究学科研究趋势和主题演化形式提供了新的思路,使用该模型对法律因果关系进行分析可有效验证模型的有效性并为推广模型提供经验,并且针对学科研究内容的分析也为学科整体发展提供了有益的支持。通过对2009-2013年的549... 主题动态模型为探究学科研究趋势和主题演化形式提供了新的思路,使用该模型对法律因果关系进行分析可有效验证模型的有效性并为推广模型提供经验,并且针对学科研究内容的分析也为学科整体发展提供了有益的支持。通过对2009-2013年的5494篇因果关系相关文献的主题动态分析,所取得的结果验证了主题动态模型在应用于因果关系学科上的有效性,同时基于主题动态模型的分析结论,对学科研究历史的变迁进行了总结和评述。由于主题动态模型是一种新提出的研究方法,并且缺乏在人文社会科学上的应用,从而导致本研究缺乏对其他学科进行横向性能的比较。 展开更多

关键词 主题动态模型 因果关系 流行性 连续性

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基于主题模型的新疆暴恐舆情分析 被引量：8

6

作者 张绍武 邵华 +1 位作者 林鸿飞 杨亮 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期105-113,共9页

随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出。尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点。主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行... 随着互联网的飞速发展,网络舆情引发的问题也越发突出。尤其是近年来发生的新疆暴恐事件,已成为公众关注的焦点。主题演化是网络舆情分析的重要内容之一,为了把握关于新疆的舆情动态,该文从主题热度变化、内容变化及关键词等多方面进行了研究。该文首先抓取了2013年1月到2015年12月互联网中关于新疆暴恐事件的新闻,并以此作为数据集建立了动态主题模型,实现对新闻的主题演化分析。该模型采用两次非负矩阵分解来生成主题,以层级式狄利克雷过程为对比实验,通过可视化分析与比较,总结出新疆暴恐事件的一些规律。 展开更多

关键词 动态主题模型 层级式狄利克雷过程 主题模型 可视化

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基于主题和大众影响的用户动态行为倾向预测 被引量：8

7

作者 尚燕敏 曹亚男 +2 位作者 韩毅 李阳 张闯 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第7期1431-1447,共17页

该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用户的兴趣,它随时间发生改变,这个变化除了受用户自身因素影响外,还受大众因素的影响.该文以搜索广告数据... 该文研究用户行为演变的过程.用户行为具有语义信息,借鉴概率潜在语义发现思想,来挖掘用户网络行为背后的倾向主题.行为倾向代表用户的兴趣,它随时间发生改变,这个变化除了受用户自身因素影响外,还受大众因素的影响.该文以搜索广告数据为实验数据,从语义的角度提出一种描述用户兴趣变化过程的因子模型,并预测用户对推荐项目的打分.它的创新之处在于:(1)以用户动态兴趣、项目主题、用户自身历史打分偏好、项目热度作为研究用户对推荐项目打分的因子要素;(2)利用动态主题模型从大众影响、用户自身因素两个方面研究用户兴趣变化的原因及过程;(3)对推荐项目,使用静态LDA得到每条项目的主题.最后大量的实验结果证明所提模型能够较好地预测用户实时兴趣. 展开更多

关键词 用户实时兴趣 动态主题模型 矩阵分解 狄利克雷分布 大众影响

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AIGC议题的动态演进与传播结构:基于微博和Twitter的比较分析 被引量：7

8

作者 张尔坤 张洪忠 +1 位作者 姚俊臣 王诗然 《西安交通大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2024年第3期176-186,共11页

不同文化背景和社会情境可能会形成不同的技术认知,基于跨平台比较视角,采用动态主题模型等工具比较微博和Twitter中人工智能生成内容(AIGC)议题在发展趋势与传播结构上的差异,探讨促成这些差异的多维因素。研究发现:在微博中,用户更关... 不同文化背景和社会情境可能会形成不同的技术认知,基于跨平台比较视角,采用动态主题模型等工具比较微博和Twitter中人工智能生成内容(AIGC)议题在发展趋势与传播结构上的差异,探讨促成这些差异的多维因素。研究发现:在微博中,用户更关注AIGC的经济和商业价值,侧重探讨新技术与经济发展的关系;在Twitter中,AIGC讨论与技术逻辑具有更紧密的联系,诸多文化界、产业界博主将技术对产业、伦理的影响和对未来的想象推到更重要的讨论位置。研究认为,由经济要素驱动的AIGC讨论机遇与风险并存,在关注AIGC经济价值的同时,也要警惕资本、市场对技术认知和技术发展的过度干预,防止技术背离“以人为本”的价值初衷。最后,宏观层面的语境也并非稳定不变,未来应当继续关注技术认知的结构性变化以及其将如何影响新技术发展等问题。 展开更多

关键词 人工智能生成内容 主题建构 传播结构 技术认知 微博 TWITTER 动态主题模型 社交媒体

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基于在线层次化非负矩阵分解的文本流主题检测 被引量：2

9

作者 涂鼎 陈岭 +2 位作者 陈根才 吴勇 王敬昌 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1618-1626,共9页

针对文本流主题检测中存在的主题结构扁平问题,提出在线的层次化非负矩阵分解方法,在每个时间片中根据归一化累计折损增益选择主题节点进行分解,接着反复将文档分配给最相关的主题节点构建主题层次,该过程中假设主题在由不同时间片中相... 针对文本流主题检测中存在的主题结构扁平问题,提出在线的层次化非负矩阵分解方法,在每个时间片中根据归一化累计折损增益选择主题节点进行分解,接着反复将文档分配给最相关的主题节点构建主题层次,该过程中假设主题在由不同时间片中相似主题节点构成的序列中连续再演化,在当前时间片对主题节点进行分解时考虑过去时间片中主题节点的分解结果.该方法不仅能在线的发现和更新文本流中的主题,而且还可揭示主题间的结构关系.在Nist TDT2数据集上的实验结果表明,该方法在NMI、Micro F1、MAP和NDCG等指标下均显著超过了其他动态NMF方法,并在时间效率上显示出一定优势. 展开更多

关键词 动态主题模型 层次聚类 非负矩阵分解

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一种基于多视图学习的群组发现方法 被引量：5

10

作者 王海艳 孙成成 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2019年第4期80-87,共8页

近年来,群组推荐因其良好的实用价值得到了广泛关注。作为群组推荐的一个重要环节,群组发现对推荐结果具有至关重要的影响。对于同一群组中的用户,用户的相似度越大,推荐的精度就越高。为了有效提升群组内用户相似度,改善推荐的精度,降... 近年来,群组推荐因其良好的实用价值得到了广泛关注。作为群组推荐的一个重要环节,群组发现对推荐结果具有至关重要的影响。对于同一群组中的用户,用户的相似度越大,推荐的精度就越高。为了有效提升群组内用户相似度,改善推荐的精度,降低误差率,文中提出了一种基于多视图学习的群组发现方法。该方法首先提取多维度的显式信息,并用相似度矩阵表示,采用动态主题模型更新用户的偏好;然后,基于多视图学习对用户相似度矩阵分配权重,利用无监督学习训练得出隐式信息;最后,根据用户相似度矩阵和分组方法提出群组发现算法,实现用户群组划分。仿真对比实验表明本文所提的方法分组效果更好。 展开更多

关键词 词群组发现 偏好获取 动态主题模型 多视图学习

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一种基于社交媒体的突发事件话题演化分析系统研究 被引量：7

11

作者 王子涵 王玉辉 +1 位作者 王雷 王鑫 《信息网络安全》 CSCD 2017年第9期98-102,共5页

随着社交媒体的发展,突发事件在网络中迅速传播,进而影响事态变化,为公共秩序及社会局势带来严重影响。突发事件的演化研究已成为内容安全领域的重要组成部分。文章通过分析突发事件的基本性质,发现突发事件的演化过程可由具有时序进化... 随着社交媒体的发展,突发事件在网络中迅速传播,进而影响事态变化,为公共秩序及社会局势带来严重影响。突发事件的演化研究已成为内容安全领域的重要组成部分。文章通过分析突发事件的基本性质,发现突发事件的演化过程可由具有时序进化结构的潜在话题反映出来。文章设计实现了突发事件话题演化分析系统,结合社交媒体的内容特点,使用动态主题模型,从话题内容和热度两方面,分析公众观点变化,还原事件发展过程。该系统在"韩国部署萨德反导弹系统" 话题分析中取得预期效果,在事态感知领域具有应用价值。 展开更多

关键词 突发事件 话题演化 动态主题模型 可视化

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结合DCTM与HMM的音乐分类方法 被引量：4

12

作者 徐桂彬 邓伟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第11期4245-4249,4332,共6页

改进相关主题模型(correlated topic model,CTM)使其具有动态性,提出了动态相关主题模型(dynamic correla-ted topic model,DCTM),使用变分卡尔曼滤波推断模型的隐含主题参数。将DCTM作为降维模型与隐马尔克夫模型(hidden Markov model,... 改进相关主题模型(correlated topic model,CTM)使其具有动态性,提出了动态相关主题模型(dynamic correla-ted topic model,DCTM),使用变分卡尔曼滤波推断模型的隐含主题参数。将DCTM作为降维模型与隐马尔克夫模型(hidden Markov model,HMM)相结合对音乐分类。这一方法将音乐片段分割为等长的小片段,将小片段的声学特征向量通过相似性比较转化为单词序列,通过DCTM将单词序列转换为主题向量。将主题向量输入HMM得出分类结果。由于DCTM的动态建模,更好地提取对分类有用的信息,因此增强了方法的分类能力。实验验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 音乐分类 相关主题模型 动态相关主题模型 变分卡尔曼滤波 隐马尔克夫模型

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