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基于BERTopic主题建模的“Assessing Writing”研究趋势演化分析 被引量:2
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作者 李锦焱 张丹 高慧敏 《河南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期97-104,M0008,共9页
通过深入挖掘期刊研究主题与预测学术发展趋势,研究人员能够更精准地把握学科方向,紧跟前沿动态。然而,期刊摘要作为短文本,其结构化特点、高维稀疏的向量表示、语义结构复杂性以及数据噪声等因素,对传统主题建模方法构成了严峻挑战。... 通过深入挖掘期刊研究主题与预测学术发展趋势,研究人员能够更精准地把握学科方向,紧跟前沿动态。然而,期刊摘要作为短文本,其结构化特点、高维稀疏的向量表示、语义结构复杂性以及数据噪声等因素,对传统主题建模方法构成了严峻挑战。针对这一问题,提出了一种基于BERTopic的主题演化分析模型。模型融合了预训练语言模型在语义表征方面的优势与层次化聚类算法的结构建模能力,同时重构词项加权策略,引入词频的次线性变换机制以优化传统词权计算方法,从而有效削弱高频词的干扰,突出对区分主题具有关键意义的词项,显著提升了模型的主题区分度和语义表征能力。以“Assessing Writing”期刊为研究对象,围绕不同时期写作评估领域的研究成果开展实证分析。通过系统梳理各阶段的研究主题与发展方向,挖掘其动态演化规律。实验结果表明,能够准确捕捉写作评估领域的研究热点变化,清晰揭示其发展脉络,在处理期刊摘要等短文本数据时展现出良好的实用性与有效性,为相关领域的学术研究和趋势预测提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 主题建模 BERtopic 语义结构 主题表征 次线性变换
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基于STM和格兰杰因果分析的网络新闻媒体倾向研究 被引量:15
2
作者 吴俊 欧阳书凡 李晓华 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期446-458,共13页
网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对... 网络媒体报道倾向对互联网新闻舆情热点传播及公众认知有着重要影响.为揭示互联网媒体在新闻报道中存在语义和传播倾向,采用纳入文档协变量的结构化主题模型量化不同媒体报道热点主题的语义强度,同时结合格兰杰因果分析检验不同媒体对热点主题时间序列的影响.研究结果表明,5家互联网媒体在报道共享单车热点新闻时,存在主题选择及传播倾向性.表现在与用户关系密切的话题,媒体间存在跟风造势的倾向,与用户关联不大的话题,媒体间则较少传播或单向传播.提出的融合结构化主题模型的格兰杰因果分析方法为测度网络舆情主体对网络舆情事件的演化影响提供了新手段. 展开更多
关键词 结构化主题模型 格兰杰因果分析 共享单车新闻 媒体倾向
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我国货币供应量预测:基于STM模型 被引量:2
3
作者 郇志坚 徐晓莉 《金融理论与实践》 北大核心 2016年第11期46-48,共3页
基于标准的结构时间序列模型,将原序列分解得到趋势、周期、季节及不规则成分,在此基础上增加干预成分,将其扩展为复杂结构时间序列模型。应用1997年1月—2015年6月的中国货币供应量进行了预测,比较了STM和ARIMA预测效果。实证研究表明,... 基于标准的结构时间序列模型,将原序列分解得到趋势、周期、季节及不规则成分,在此基础上增加干预成分,将其扩展为复杂结构时间序列模型。应用1997年1月—2015年6月的中国货币供应量进行了预测,比较了STM和ARIMA预测效果。实证研究表明,STM模型具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 结构时间序列 状态空间 ARIMA stm
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基于STM的科研资助对研究主题影响研究 被引量:4
4
作者 滕广青 吕晶 +2 位作者 江瑶 庹锐 彭洁 《现代情报》 CSSCI 2022年第5期58-68,共11页
[目的/意义]科研资助是科学研究工作中有效的激励政策,分析与揭示科研资助影响作用,对促进国家科技发展具有重要的积极作用。[方法/过程]基于Web of Science收录的我国计算机与人工智能领域的科研论文,按照有/无科研资助对其进行划分,... [目的/意义]科研资助是科学研究工作中有效的激励政策,分析与揭示科研资助影响作用,对促进国家科技发展具有重要的积极作用。[方法/过程]基于Web of Science收录的我国计算机与人工智能领域的科研论文,按照有/无科研资助对其进行划分,使用结构主题模型(STM)重点将科研资助对主题内容与主题契合度的影响进行分析。[结果/结论]研究发现,科研资助能够有效促进科技成果数量的增加,科研资助能够影响主题偏好和具体主题内容,科研资助与时间的交互作用会对主题的契合度产生积极的影响。 展开更多
关键词 科研资助 主题内容 主题偏好 主题契合度 结构主题模型
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基于结构方程模型的区域货运结构影响因素研究
5
作者 伍慧 卢毅 +1 位作者 李玉凡 唐明珠 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第4期122-131,141,共11页
针对区域货运结构优化的关键影响因素及其作用机制不明确的问题,提出一套系统性研究方法.首先,基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型,系统挖掘并识别出影响区域货运结构优化的八大主要因素,包括经济社会发展... 针对区域货运结构优化的关键影响因素及其作用机制不明确的问题,提出一套系统性研究方法.首先,基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型,系统挖掘并识别出影响区域货运结构优化的八大主要因素,包括经济社会发展水平、产业结构、自然地理条件、能源结构、环境保护意识、技术经济特性、科技进步和交通运输业政策.然后,基于研究假设,构建结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM),深入分析这些因素对区域货运结构的影响及其相互关系.最后,引入弹性分析方法,量化这些因素对货运结构调整的贡献程度.研究结果表明:八大因素对区域货运结构调整均有显著促进作用,但在不同区域的作用程度和弹性存在差异;东部区域应聚焦优化产业结构,充分利用地理优势,加强环境保护意识,推动绿色货运技术的应用和政策引导,打造绿色高效货运体系;中部区域需注重地理条件的优化利用,推动交通基础设施建设,提升区域货运网络的连通性和效率,并加强投资引导,推动技术经济特性的提升,促进货运结构优化调整;西部区域应加快生态保护与技术发展的结合,注重技术经济特性的提升,推动货运技术创新和成本优化,促进货运结构的绿色创新发展;整体层面则应强化产业结构与技术经济特性的动态适配,提升政策精准性和协同性,推动运输方式和模式的创新升级. 展开更多
关键词 运输结构调整 货运结构 LDA主题模型 SEM模型 弹性分析
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基于潜层主题结构表示增强的跨领域文本生成
6
作者 刘小明 赵梦婷 +1 位作者 杨关 刘杰 《中文信息学报》 北大核心 2025年第5期150-163,176,共15页
现有的低资源生成模型大多使用预训练的词嵌入来解决目标领域数据稀疏问题,但这种方法难以捕捉不同领域间的潜层结构信息,经常忽略潜在主题对捕捉关键信息的重要作用。为了解决这些问题,该文联合神经主题模型提取潜在主题,从而为生成的... 现有的低资源生成模型大多使用预训练的词嵌入来解决目标领域数据稀疏问题,但这种方法难以捕捉不同领域间的潜层结构信息,经常忽略潜在主题对捕捉关键信息的重要作用。为了解决这些问题,该文联合神经主题模型提取潜在主题,从而为生成的语句选择提供全局特征,并结合词嵌入和主题嵌入,增强模型对潜在主题信息的利用,然后通过对不同领域的主题对齐,捕捉相似潜层主题结构表示。在文本生成不同任务的数据集上进行的大量实验表明,该模型在摘要生成任务的六个低资源领域数据集、CNN/DailyMail数据集和SAMsum数据集上的ROUGE-1均值相较于基准模型分别提高了0.92%、3.71%和1.0%;在对话生成任务中,该模型在ESConv数据集上的各项指标也表现出良好的结果。 展开更多
关键词 低资源 结构特征 主题模型
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我国智慧应急研究:主题、脉络、争鸣与盲区 被引量:6
7
作者 刘杨 闫绪娴 +2 位作者 王俊丽 杨佳萌 孔锋 《灾害学》 北大核心 2025年第2期119-125,共7页
智慧应急是我国提升重大突发事件风险防控能力与推进应急管理现代化的关键。该文结合潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型与质性分析,探讨国内智慧应急研究的主题、脉络、争鸣与盲区。研究发现:①我国智慧应急研究围绕治理、技术、情景与环... 智慧应急是我国提升重大突发事件风险防控能力与推进应急管理现代化的关键。该文结合潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型与质性分析,探讨国内智慧应急研究的主题、脉络、争鸣与盲区。研究发现:①我国智慧应急研究围绕治理、技术、情景与环境展开;②其时间脉络为“孕育起步—成长探索—快速增长—迭代升级”,研究脉络以“治理主体—治理要素—治理能力”为主线,“技术—情景—环境”为支线;③争鸣集中在“智慧应急理论体系本土建构”与“智慧应急赋能城市防灾减灾救灾”;而在“伦理管理”“合法性与合规性”“技术整合与经验推广”等方面存在空白。该研究旨在厘清国内智慧应急研究全景,为应急管理现代化建设提供参考。 展开更多
关键词 应急管理 智慧应急 LDA主题模型 数据结构 数智技术
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基于三维分析框架的公共数据授权运营政策量化 被引量:2
8
作者 陈美 贾怡敏 张峥峥 《图书情报知识》 北大核心 2025年第5期114-125,158,共13页
[目的/意义]公共数据授权运营作为当前的重要研究问题,整合公共数据授权运营相关政策进行文本分析,能够为当前公共数据授权运营发展提供有力参考。[研究设计/方法]以44项省级、地市级以及区县级公共数据授权运营政策为研究对象,构建政... [目的/意义]公共数据授权运营作为当前的重要研究问题,整合公共数据授权运营相关政策进行文本分析,能够为当前公共数据授权运营发展提供有力参考。[研究设计/方法]以44项省级、地市级以及区县级公共数据授权运营政策为研究对象,构建政策工具—政策主题—政策效力三维框架,综合使用NVivo、结构主题模型以及PMC指数模型方法,深入探究政策的内涵特征、主题重点与运行效果。[结论/发现]针对当前我国公共数据授权运营政策存在的公共数据可开放领域不明以及政策仍处初级阶段等突出问题,提出包括收集并充分考虑各利益相关方的意见、界定可开放领域、明确民营市场主体参与条件、方式和完善法律法规体系在内的政策建议。[创新/价值]将NVivo、结构主题模型以及PMC指数模型等多种方法进行融合,对公共数据授权运营政策进行专门研究,并开展多维度的政策量化分析。 展开更多
关键词 公共数据授权运营 政策量化 政策工具 结构主题模型(stm) PMC指数模型
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由规模化到精准化:国家中小学智慧教育平台教师研修的差异化需求及优化策略研究 被引量:28
9
作者 何春 冯晓英 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2024年第3期44-52,共9页
立足常态化的新发展阶段,国家智慧教育平台教师寒暑假研修如何从规模化走向差异化、精准化,“按需施训”尤为关键。研究以基础教育阶段参训教师的9.06万条、149万余字反馈文本为研究对象,综合运用结构主题模型(STM)及重要性-绩效分析法(... 立足常态化的新发展阶段,国家智慧教育平台教师寒暑假研修如何从规模化走向差异化、精准化,“按需施训”尤为关键。研究以基础教育阶段参训教师的9.06万条、149万余字反馈文本为研究对象,综合运用结构主题模型(STM)及重要性-绩效分析法(IPA),构建了国家中小学智慧教育平台教师研修需求框架,并深入分析其差异、明确基于需求要素的优化方向。研究发现:参训教师需求包含个体发展和系统环境两个层面的五类需求,且均存在显著的区域及城乡差异,针对时间安排及学时认定等研修机制需求仍须优化改进。研究为教师寒暑假研修精准化、差异化发展提供实证依据与决策支持,为优化研修服务提供策略建议。 展开更多
关键词 教师研修 需求差异 结构主题模型 IPA分析 国家中小学智慧教育平台 精准
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基于主题图的农业模型描述与表示方法 被引量:3
10
作者 傅兵 姜海燕 +2 位作者 张梅 朱艳 曹卫星 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期190-195,共6页
为了提升不同学科模型资源的共享与管理能力,提出了一种新的农业模型描述与表示方法。它以模型组件描述信息为元数据来生成不同层次主题图。首先分析农业模型特征,建立农业模型与模型组件之间的映射关系;然后,抽取农业模型组件刻面与关... 为了提升不同学科模型资源的共享与管理能力,提出了一种新的农业模型描述与表示方法。它以模型组件描述信息为元数据来生成不同层次主题图。首先分析农业模型特征,建立农业模型与模型组件之间的映射关系;然后,抽取农业模型组件刻面与关联描述信息,构建了农业模型组件描述模型(DM-AMC),进一步将DM-AMC表示为主题类型、关联类型、事件类型以及关联角色;最后,通过实例化并采用匹配融合算法生成了面向农业模型组件的主题图(TM-AMC)。研究以作物生育期模型为例,生成了统一描述与可动态扩展的原子主题图XTM文档。通过对农业模型信息的统一描述,并以DM-AMC为基础生成多层次、便于统一访问的TM-AMC,可提升农业模型信息的全局共享与管理能力。 展开更多
关键词 农业工程 模型 模型结构 主题图 模型表示 模型管理
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融合句义结构模型的微博话题摘要算法 被引量:5
11
作者 林萌 罗森林 +3 位作者 贾丛飞 韩磊 原玉娇 潘丽敏 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2316-2325,共10页
为了更快地从海量微博中获取话题的核心内容,提出融合句义结构模型的微博话题摘要方法.该方法利用句义结构模型抽取句子的语义格得到句子的语义特征,并基于LDA主题模型使用句义结构计算句子两两之间的语义相似度构建相似度矩阵,划分子... 为了更快地从海量微博中获取话题的核心内容,提出融合句义结构模型的微博话题摘要方法.该方法利用句义结构模型抽取句子的语义格得到句子的语义特征,并基于LDA主题模型使用句义结构计算句子两两之间的语义相似度构建相似度矩阵,划分子主题类,得到句子的关联特征.融合句子的语义特征和关联特征,选取子主题内信息量最大的句子作为摘要结果.当压缩比为0.5%、1.0%和1.5%时,ROUGE值均明显优于对比系统.当压缩比为1.5%时,ROUGE-1值达到51.30%,ROUGE-SU*达到25.27%.实验结果表明:融合句义结构模型的分析方法能够深化句子的语义分析层次,提取的句义特征增强了语义信息的表达能力.综合考虑句子语义特征和关联特征的句子权重计算方法能够丰富句子的特征表示,减少语义信息丢失,使同类数据的语义相关性增强,有效降低了噪声的影响,从而提升摘要与话题的相关度.此外,所提出的方法处理不同话题的泛化能力较好,适用范围较广. 展开更多
关键词 微博 话题摘要 句义结构模型 自然语言处理
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面向篇章机器翻译的英汉翻译单位和翻译模型研究 被引量:16
12
作者 宋柔 葛诗利 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期125-135,共11页
篇章机器翻译的首要问题是确定翻译单位。基于汉语和英语的语言知识和英汉翻译的实践,该文提出面向篇章机器翻译的基本单位和复合单位的双层单位体系,讨论了这两种单位支持篇章翻译应满足的性质,并据此勾画了篇章机器翻译的拆分、翻译... 篇章机器翻译的首要问题是确定翻译单位。基于汉语和英语的语言知识和英汉翻译的实践,该文提出面向篇章机器翻译的基本单位和复合单位的双层单位体系,讨论了这两种单位支持篇章翻译应满足的性质,并据此勾画了篇章机器翻译的拆分、翻译、装配三步模型(PTA模型)。该文提出,汉语篇章机器翻译的复合单位为广义话题结构对应的文本块,基本单位则是根据广义话题结构流水模型得到的话题自足句;英语篇章机器翻译的复合单位为句号句,基本单位为naming-telling小句(NT小句),即指称性成分加上对它的陈述或后修饰成分所构成的小句。该文展示了在这样的翻译单位体系下采用PTA模型的英汉翻译过程实例,规划了面向篇章翻译的英汉小句对齐语料库的建设任务,讨论了PTA模型的可行性。 展开更多
关键词 翻译单位 翻译模型 广义话题结构 naming-telling小句
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社区结构对微博舆论话题传播的影响研究 被引量:2
13
作者 朱恒民 胡炜 +1 位作者 马静 魏静 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1506-1513,1527,共9页
微博聚集了大量的用户群体,社区结构是微博网络的重要特征。为了探索微博网络的社区结构对舆论话题传播的影响规律,分析了微博用户选择关注对象的心理,基于此提出了微博社区网络的构造模型,该模型可以通过社区因子调节微博网络的社区结... 微博聚集了大量的用户群体,社区结构是微博网络的重要特征。为了探索微博网络的社区结构对舆论话题传播的影响规律,分析了微博用户选择关注对象的心理,基于此提出了微博社区网络的构造模型,该模型可以通过社区因子调节微博网络的社区结构特征。实验中验证了社区因子对微博网络社区结构的影响,基于SIR模型仿真分析了传播源节点和社区因子对微博舆论话题传播的影响机理。仿真结果表明,与名人效应相比,网络的社区结构对微博话题的传播具有一定的抑制作用。通过twitter实例数据对部分结论进行了验证。 展开更多
关键词 微博 话题传播 社区结构 网络建模
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基于最大熵模型的汉语标点句缺失话题自动识别初探 被引量:4
14
作者 卢达威 宋柔 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第12期2282-2293,共12页
本文的任务是判别标点句缺失话题是上句的主语还是宾语,将该任务作为标点句缺失话题自动识别研究的切入点。首先归纳了判别这一任务的一系列字面特征和语义特征,然后结合规则和最大熵模型,进行自动判别实验。结果显示,对特定类别动词的... 本文的任务是判别标点句缺失话题是上句的主语还是宾语,将该任务作为标点句缺失话题自动识别研究的切入点。首先归纳了判别这一任务的一系列字面特征和语义特征,然后结合规则和最大熵模型,进行自动判别实验。结果显示,对特定类别动词的实验F值达到82%。对实验结果的分析说明,动词特征和语义特征对判别该任务的作用最大,规则方法和统计方法在判别任务中不能偏废,精细化的知识对判别的性能有重要影响。 展开更多
关键词 广义话题结构 新支话题 自动识别 最大熵模型
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面向意图性的篇章话题结构分析研究与展望 被引量:4
15
作者 奚雪峰 孙庆英 周国栋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2769-2794,共26页
篇章话题结构分析主要针对篇章的意图性,是篇章语义分析的基础,其主要任务是从整体层次上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章.篇章分析既需要研究篇章的基本构成单元,更需要研究基本构成单元之间的篇章关系... 篇章话题结构分析主要针对篇章的意图性,是篇章语义分析的基础,其主要任务是从整体层次上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章.篇章分析既需要研究篇章的基本构成单元,更需要研究基本构成单元之间的篇章关系.然而当前自然语言处理的研究重心大都集中在词法和句法领域,而忽略了对篇章内在规律的研究,缺乏对篇章话题结构展开有效分析的系统理论方法,这就极大阻碍了基于篇章语义分析的相关应用.本文首先从篇章衔接性和连贯性两个基本特征入手,讨论了篇章话题结构分析的国内外研究现状,从理论体系探索、语料库构建和计算模型三方面展开详细综述,分析对比了各类理论、资源及其模型的特点.其中,理论部分代表性的工作包括语域加衔接理论,Hobbs模型,修辞结构理论,PDTB体系,意图结构理论,宏观结构理论等;资源部分主要工作有修辞结构篇章树库、宾州篇章树库、MUC语料、ACE评测语料、ARRAU、OntoNotes和篇章图库等;在计算模型方面,主要围绕上述理论和技术资源展开相关研究;随后,特别讨论了汉语篇章话题结构的最新研究进展.基于上述讨论,本文分析探索了基于主述位理论的篇章微观话题结构表示体系,并描述了相应语料库资源的构建及其一致性检验;篇章微观话题结构形式化表示为一个三元组,其主要特征是一种链式结构,链结点为篇章基本话题(子句),其内部的主位或述位为连接端,连接端之间通过微观话题联接建立起连接关系,其实质是一种语义关联,体现篇章之间的衔接关系.最后,本文还对篇章话题结构研究的未来发展方向进行了总结展望. 展开更多
关键词 篇章话题结构 篇章理论 语料库标注 计算模型 篇章意图性 篇章语义分析
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汉语篇章广义话题结构的认知计算模型研究 被引量:3
16
作者 卢达威 宋柔 尚英 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期1264-1274,共11页
广义话题结构是汉语篇章中客观存在的结构形式。依据有限状态机的思想设计了识别广义话题结构的计算模型,在较大规模语料中初步检验了它的有效性,分析了该模型的空间复杂度和时间复杂度。该模型的特点是:递推控制,输出和输入以标点句为... 广义话题结构是汉语篇章中客观存在的结构形式。依据有限状态机的思想设计了识别广义话题结构的计算模型,在较大规模语料中初步检验了它的有效性,分析了该模型的空间复杂度和时间复杂度。该模型的特点是:递推控制,输出和输入以标点句为单位同步进行,无长距离回溯,有限回填,有限存储,保持词序。这些特点正是人在"话题—说明"信息的认知过程中所遵循的准则,因此该计算模型可以看作人完成这一认知过程的机械模型。 展开更多
关键词 广义话题结构 认知 计算模型 标点句 话题自足句
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用户偏好-制造商偏好双重视阈下的产品创新机会识别路径研究 被引量:10
17
作者 王金凤 仵轩 +2 位作者 冯立杰 张珂 刘鹏 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1433-1445,共13页
精准识别产品创新机会对制造商规避盲目创新风险,持续获取竞争优势至关重要。针对现有产品创新机会识别研究中因视角单一致使制造商价值创造的效率难以最大化,以及识别的创新机会聚焦度不清晰等诸多问题,基于用户偏好制造商偏好双重视... 精准识别产品创新机会对制造商规避盲目创新风险,持续获取竞争优势至关重要。针对现有产品创新机会识别研究中因视角单一致使制造商价值创造的效率难以最大化,以及识别的创新机会聚焦度不清晰等诸多问题,基于用户偏好制造商偏好双重视阈构建了产品创新机会识别路径。首先,运用结构主题模型从用户在线评论和产品描述文本中分别提取用户偏好及制造商偏好的产品属性主题;其次,基于两类主题之间的相似度进行主题分类以获取具象产品的创新需求;再次,从现有相关专利中提取创新要素并依托多维技术创新地图识别产品创新机会;最后,以老年智能手环靶向开展产品创新机会识别为例,验证了所提路径的可行性。应用结果表明,构建的用户偏好制造商偏好双重视阈下的产品创新机会识别路径能够为制造商高效开展产品创新活动提供可资借鉴的决策理论支持。 展开更多
关键词 产品创新机会识别 用户偏好制造商偏好双重视阈 多维技术创新地图 结构主题模型
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基于话题概率模型的语义社区发现方法研究 被引量:2
18
作者 辛宇 谢志强 杨静 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1693-1710,共18页
语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种由信息节点及社会关系构成的复杂网络,也是语义信息时代社会网络技术研究的热点,相较于传统社会网络更具实用价值.其研究内容包含了社会网络的语义分析及社会关系分析,因此,语义社会网... 语义社会网络(Semantic social network,SSN)是一种由信息节点及社会关系构成的复杂网络,也是语义信息时代社会网络技术研究的热点,相较于传统社会网络更具实用价值.其研究内容包含了社会网络的语义分析及社会关系分析,因此,语义社会网络的社区挖掘建模具有一定的复杂性.在语义社会网络的社区挖掘研究方面,本文分析了当前基于话题概率模型的语义社区发现方法,并在综述其内容的同时总结了各方法的优缺点,为后续研究提供了理论基础.在语义社会网络社区挖掘结果的评判方面,本文归纳了相关的评价模型,并通过实验分析对比了各模型对拓扑相关性和语义相关性的倾向性. 展开更多
关键词 语义社会网络 话题概率模型 社区挖掘 社区结构
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融合语义与情感分析的区块链产业新闻监测研究 被引量:7
19
作者 吴俊 邵丹睿 姜尚杨帆 《现代情报》 CSSCI 2020年第11期22-33,共12页
[目的/意义]前沿技术孵育的新兴产业发展演进快,但因统计数据迟滞,产业监测难而备受研究者关注。[方法/过程]以2014-2019年36氪网站互联网区块链新闻为数据样本,提出纳入协变量的结构化主题模型(STM)与深度学习情感分析技术结合的新兴... [目的/意义]前沿技术孵育的新兴产业发展演进快,但因统计数据迟滞,产业监测难而备受研究者关注。[方法/过程]以2014-2019年36氪网站互联网区块链新闻为数据样本,提出纳入协变量的结构化主题模型(STM)与深度学习情感分析技术结合的新兴产业新闻文本监测方法,通过监测媒体报道的产业新闻热点强度变化,文本情感倾向对新闻热点强度的时序影响,发现并跟踪新兴产业热点及趋势。[结果/结论]2014-2019年,69%的区块链新闻主题聚焦于区块链的产业应用和比特币等数字代币的发行与交易。文本的语义和情感分析显示,2017年以来,中国的区块链产业发展存在一定的媒体炒作特征,但媒体对各类数字代币发行与交易由褒转贬的情感倾向变化可以对区块链隐含风险起到预警作用。[创新/价值]提出的产业新闻文本监测方法具有准实时性,能与传统的事后统计指标监测方法互为补充。 展开更多
关键词 区块链 产业新闻 结构化主题模型 文本情感分析 深度学习
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中美数字孪生研究主题的比较分析——兼论基于结构话题模型的文献主题数据挖掘方法 被引量:11
20
作者 李海峰 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2022年第1期156-163,共8页
[研究目的]数字孪生是实现工业4.0的关键技术,揭示中美两国数字孪生研究主题的异同对我国数字孪生的研究与发展具有重要意义。[研究方法]以WOS核心合集中的期刊文献作为分析样本,利用结构话题模型分析方法获得了15个主要的研究主题,然... [研究目的]数字孪生是实现工业4.0的关键技术,揭示中美两国数字孪生研究主题的异同对我国数字孪生的研究与发展具有重要意义。[研究方法]以WOS核心合集中的期刊文献作为分析样本,利用结构话题模型分析方法获得了15个主要的研究主题,然后进行了主题数量、主题内容和主题时序演化等维度的比较分析。[研究结论]中美两国数字孪生研究主题存在较小的共同研究旨趣,研究内容总体差异较大,主题数量差异较小,研究范围差异较大。中美研究者对同一话题的关注内容具有各自鲜明特征。大部分研究主题的强度随着时间发展呈现出了显著变化。根据中美数字孪生研究的主题差异,未来我国需要推动数字孪生关键技术的研发,建立健全数字孪生的研发机制,加速推进数字孪生技术应用领域。 展开更多
关键词 数字孪生 中美比较 工业4.0 数据挖掘 结构话题模型
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