基于参考文献和文本内容学科分类的跨学科测度研究

作     者：吕琦 上官燕红 李锐 Lyu Qi;Shangguan Yanhong;Li Rui

作者机构：华北水利水电大学管理与经济学院郑州450046 郑州升达经贸管理学院管理学院郑州451191 

出 版 物：《情报学报》 (Journal of the China Society for Scientific and Technical Information)

年 卷 期：2024年第43卷第8期

页      面：976-991页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：2023年度河南省高校人文社会科学研究一般项目“大数据背景下模型平均与预测方法在社会经济领域的应用研究”(2023-ZZJH-176) 

主　　题：跨学科研究 文本分类 文本挖掘 机器学习 跨学科测度 

摘      要：当前,全球面临诸多严峻挑战,需要多领域、多学科协同配合,用多种方式解决科学问题。因此,把握学科交叉融合的发展动向、探究不同学科的学科交叉程度的跨学科研究是值得关注的重要研究方向。本文综合参考文献和文本内容信息,构建了引文词嵌入SCIBERT-Attention模型,对期刊文献进行学科分类,并依据学科分类结果进行跨学科测度研究;同时,与单一信息输入的参考文献、文本内容跨学科测度进行对比,验证本文方法的可行性与有效性。研究发现,综合文本内容和参考文献信息能有效实现期刊文献的学科分类,比单一信息输入的学科分类效果更好;基于参考文献和文本内容学科分类能有效进行跨学科测度;学科分类体系的颗粒度会影响期刊文献的学科分类效果。