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面向任务描述的国防科技情报能力评估指标体系构建研究——基于主题挖掘和对比学习方法

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情报理论与实践 2024年

作者：孙亚洲吕彬李晓松军事科学院军事科学信息研究中心中国人民解放军66018部队

[目的/意义]在大国博弈和科技竞争背景下，情报需求持续增长，国防科技情报的重要性日益凸显。开展国防科技情报能力评估研究，构建相关评估指标体系有助于国防科技情报任务完成。[方法/过程]文章提出一种面向任务描述的国防科技情报能... 详细信息

[目的/意义]在大国博弈和科技竞争背景下，情报需求持续增长，国防科技情报的重要性日益凸显。开展国防科技情报能力评估研究，构建相关评估指标体系有助于国防科技情报任务完成。[方法/过程]文章提出一种面向任务描述的国防科技情报能力评估指标体系构建方法，首先，以中文社会科学引文索引数据库中的相关研究为基础语料，运用LDA主题模型获得分类结果以生成评估指标；其次，以国防科技战略情报综合研判类任务为例，基于语义相似度筛选评估指标；最后，计算指标权重，完成评估指标体系构建。[结果/结论] 根据不同情报任务的描述构建有所区别的情报能力评估指标体系，研究结果验证了方法的有效性，综合考虑指标来源主题强度和与任务描述相似度的权重更符合满足国防科技情报任务的需求。

关键词：国防科技情报情报能力评估指标体系构建主题挖掘对比学习

基于BERTopic模型的健康信息学主题挖掘与发展演化研究

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情报科学 2024年第4期42卷 98-110,118页

作者：聂亚青吴庭璋王若佳翟兴北京中医药大学管理学院北京102488

【目的/意义】基于文献研究,从研究主题和发展演化两个角度对健康信息学的发展现状进行梳理,为相关学者更好地从事健康信息学研究提供参考。【方法/过程】首先从Web of science中获取健康信息学文献,运用JCR和ESI学科分类方法将文献分... 详细信息

【目的/意义】基于文献研究,从研究主题和发展演化两个角度对健康信息学的发展现状进行梳理,为相关学者更好地从事健康信息学研究提供参考。【方法/过程】首先从Web of science中获取健康信息学文献,运用JCR和ESI学科分类方法将文献分为医学、计算机、图书情报三个数据集;其次利用基于Bertopic模型主题挖掘法分析健康信息学在三个数据集中的研究主题和发展演化趋势。【结果/结论】从研究主题看,健康信息学主要包含六个研究主题:人工智能在健康领域的应用、健康知识服务、用户健康信息行为、信息技术在临床中的应用、健康信息存储与管理、人机交互系统应用;从发展趋势看,在保留各个学科自身特点的同时,实现多学科的交叉融合是健康信息学发展的必然趋势。【创新/局限】本文对健康信息学在不同学科中的研究异同进行了对比分析,有助于明晰健康信息学的起源和发展演进情况,同时为健康信息学未来的研究创新与空间拓展提供依据,但本文只收集了健康信息学在三个核心领域的研究数据,后期可以进一步扩大数据收集范围,从更广泛的学科领域对其进行更深入的分析。

关键词：健康信息研究主题 BERTopic 主题挖掘发展趋势

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高价值专利影响因素分析及主题挖掘——以纳米药物领域为例

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图书馆论坛 2024年第7期44卷 48-60页

作者：奉国和刘任铧邓伟伟华南师范大学经济与管理学院

挖掘高价值专利影响因素及主题有利于政府和企业进行前瞻性专利战略部署,对抢占技术先机、赢取竞争优势具有积极意义。文章首先依托专利数据,采用因子分析法计算专利综合价值评分,依据二八原则筛选高价值专利;然后对专利指标及其分类标... 详细信息

挖掘高价值专利影响因素及主题有利于政府和企业进行前瞻性专利战略部署,对抢占技术先机、赢取竞争优势具有积极意义。文章首先依托专利数据,采用因子分析法计算专利综合价值评分,依据二八原则筛选高价值专利;然后对专利指标及其分类标签进行特征分析、差异性分析和回归分析,探究影响专利价值的因素;最后使用BERTopic主题模型挖掘高价值专利主题。选取“纳米药物”专利数据进行实证分析,结果表明该方法能有效探究出专利价值的强影响因素,筛选出的高价值专利与其他方法获得结果高度一致。

关键词：高价值专利影响因素主题挖掘 BERTopic 纳米药物

基于BERTopic模型的国内信息资源管理研究主题挖掘与演化分析

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情报科学 2024年

作者：杨思洛于永浩武汉大学信息管理学院

【目的/意义】基于深度学习的主题建模方法，分析我国信息资源管理领域研究主题和演化趋势，为相关研究和实践提供参考。【方法/过程】收集中国知网的文献数据，利用BERTopic模型和动态主题模型对近五年国内信息资源管理期刊论文进行主... 详细信息

【目的/意义】基于深度学习的主题建模方法，分析我国信息资源管理领域研究主题和演化趋势，为相关研究和实践提供参考。【方法/过程】收集中国知网的文献数据，利用BERTopic模型和动态主题模型对近五年国内信息资源管理期刊论文进行主题识别和演化趋势分析。【结果/结论】信息资源管理领域研究包括50个主要主题，其中图书馆阅读服务、档案与数字人文、在线医疗健康、公共文化服务、情报工作与情报分析等主题的相关论文较多。将50个主题聚类为图书馆管理与服务、文献计量分析、用户信息行为、档案管理与数字人文、开放数据管理、竞争情报与智库、网络舆情研究、智慧图书馆建设、信息安全与权利、应急突发事件服务等10个方向。发现颠覆性技术识别、在线医疗健康、视频用户舆情、个人隐私权利保护、跨境数据流动与数据主权等主题增长趋势明显；竞争情报与智库方向总体呈上升趋势，尤其是情报工作和情报分析主题的上升趋势明显；档案学相关主题的热度呈平稳趋势；图书馆管理与服务方向明显呈下降趋势，但公共文化服务主题小幅上升；开放数据管理方向各主题小幅下降；网络谣言舆情、突发公共卫生事件、图书馆疫情服务等热度持续衰退；ChatGPT、人工智能、元宇宙等新兴技术出现在多个方向，前沿性特征突出。整体来看，研究方向和主题变化表现出与时俱进的特征。【创新/局限】本文运用BERTopic模型分析展示了我国信息资源管理领域的整体发展态势，未来将利用该模型探究特定研究方向下不同主题的关联和流变，同时比较该模型的不同模块化方法组合的主题识别效果差异，找到效果最优的方法组合。

关键词：国内信息资源管理 BERTopic 主题挖掘演化趋势图情档

嬗变与发展:中国政府数据开放管理央地政策文本的内容主题挖掘与分析

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情报科学 2024年第4期42卷 79-88页

作者：吴应强石乐怡张马萍武汉大学信息管理学院湖北武汉430072 华中科技大学管理学院湖北武汉430074

【目的/意义】识别我国政府数据开放管理央地政策文本的内容主题及演化特征。【方法/过程】获取我国央地政策文本,对政策文本进行筛选和剔除,运用LDA主题模型实现对政府数据开放管理政策文本内容的主题识别、演化分析。【结果/结论】发... 详细信息

【目的/意义】识别我国政府数据开放管理央地政策文本的内容主题及演化特征。【方法/过程】获取我国央地政策文本,对政策文本进行筛选和剔除,运用LDA主题模型实现对政府数据开放管理政策文本内容的主题识别、演化分析。【结果/结论】发现当前所发布的政府数据开放管理央地政策文本具有明显的生命周期特征,目前阶段处于平缓期,其内容主题可以分为四大类,政府数据开放的数据安全管理是头号热点主题,每个主题随时间推移呈现不同演化趋势。【创新/局限】采集大样本政策文本作为数据源,每篇只保留与主题高度相关的段落,利用LDA主题模型进行政策文本的主题识别与分析,直观地揭示了中国政府数据开放管理央地政策文本的现状与趋势。

关键词：政府数据开放政策文本 LDA主题模型主题挖掘内容分析

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我国数据安全政策文本主题挖掘及其演化分析

现代情报 2024年第8期44卷 28-38页

作者：马海群崔文波张涛黑龙江大学信息资源管理研究中心黑龙江哈尔滨150080 华东师范大学经济与管理学院信息管理系上海200062 华东师范大学国家教育宏观政策研究院上海200062 黑龙江大学信息管理学院黑龙江哈尔滨150080

[目的/意义]揭示数据安全政策主题的演化规律,对完善数据安全政策体系具有重要意义。[方法/过程]本文选取我国547部数据安全政策文本,利用NMF主题模型进行主题挖掘并结合Word2Vec词向量模型,从主题内容演化和主题强度演化两个视角进行... 详细信息

[目的/意义]揭示数据安全政策主题的演化规律,对完善数据安全政策体系具有重要意义。[方法/过程]本文选取我国547部数据安全政策文本,利用NMF主题模型进行主题挖掘并结合Word2Vec词向量模型,从主题内容演化和主题强度演化两个视角进行可视化处理与分析。[结果/结论]识别出网络安全、应急处置、安全保障、个人隐私等主题,而主题演化内容呈现聚集性,演化领域呈现扩散性;数据开放、公共数据等核心主题整体演化强度趋势不断提高,但个人隐私、安全可控、监测预警相关主题政策占比失衡。针对主题挖掘及演化分析结果,并结合我国数据安全治理现状提出4点建议:持续加强数据开放与安全的协同;加强全流程的数据安全治理;完善技术与政策融合的数据安全治理机制;平衡政策主题演化注意力分配。

关键词：数据安全政策数据治理数据开放数据安全 NMF Word2Vec 主题挖掘主题演化

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融合知识组织体系的层次化主题挖掘方法研究

数据分析与知识发现 2024年

作者：于诗睿李爱花杨雪梅李晓瑛陈逸菲唐小利中国医学科学院医学信息研究所

[目的] 识别某学科领域科技文献数据中蕴含的主要研究主题，并将这些主题组织形成层次结构。[方法]将知识组织体系中的先验知识融入上下文嵌入聚类主题模型，并对知识组织体系中未登录词对应的主题进行分层分类，选择生物医学领域的数... 详细信息

[目的] 识别某学科领域科技文献数据中蕴含的主要研究主题，并将这些主题组织形成层次结构。[方法]将知识组织体系中的先验知识融入上下文嵌入聚类主题模型，并对知识组织体系中未登录词对应的主题进行分层分类，选择生物医学领域的数据及知识组织体系进行分析。[结果]实现了清晰的主题分层分类，其中PubMedBERT+SK模型的综合性能最优，NPMI，CV，WEPS和WERBO指标分别为0.069，0.617，0.988和0.989，PubMedBERT+KM模型的NPMI指标最优，NPMI， CV，WEPS和WERBO指标分别为0.118，0.570，0.890和0.976。[局限] 医学主题词表层级结构构建的目的与主题识别分层的需求有所不同，导致对领域主题内容的理解与实际有所出入，分层效果欠佳。[结论] 提出的融合知识组织体系的层次化主题挖掘方法通过对主题分层分类，改善主题识别结果的质量。

关键词：层次主题模型知识组织体系主题挖掘自然语言处理文本聚类

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基于情感分类的在线课程评论主题挖掘研究

基于情感分类的在线课程评论主题挖掘研究

作者：余亚烽湖北师范大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网技术的迅猛发展,在线教育领域经历了显著的增长与转型。在线课程已成为现代教育体系中不可或缺的一部分,为学生提供了更广泛、更便捷的学习机会。在线教育平台MOOC(大规模开放在线课程)提供了丰富多彩的在线课程,吸引... 详细信息

近年来,随着互联网技术的迅猛发展,在线教育领域经历了显著的增长与转型。在线课程已成为现代教育体系中不可或缺的一部分,为学生提供了更广泛、更便捷的学习机会。在线教育平台MOOC(大规模开放在线课程)提供了丰富多彩的在线课程,吸引了全球范围内的学生。然而,伴随在线课程的广泛普及,大量的学生评论和反馈也随之涌现。课程评论是学生对在线课程的直接反应,包括对教学内容、教学方式、课程质量以及教师表现等方面的评价,这些评论蕴含着学生的情感、体验和看法。通过分析这些评论,教育者可以更好地理解学生的需求,改进教学方式,提高课程质量,甚至创新在线教育内容。然而,由于在线课程评论数据的海量性、复杂性和多样性,如何有效地提取有价值的信息,并准确地理解用户的需求和意见,以提高课程质量和用户满意度,成为了一个亟待解决的研究问题。传统的手动分析方法已无法满足日益增长的分析需求。因此,利用自然语言处理和机器学习技术成为突破瓶颈、深度挖掘课程评论数据的创新途径。本研究构建了在线课程评论情感分类与主题挖掘模型,并将模型应用于在线精品课程评论中。研究总共分为5个步骤。首先,数据获取及预处理。运用爬虫技术爬取MOOC平台中25门“教育技术学”在线精品课程评论,共获得59494条数据,再通过分词、去停用词等预处理技术对数据进行处理,共获得22397条有效数据。其次,运用CNN-Bi-LSTM情感分类算法将数据分类为正面评论(积极评论)、中性评论和负面评论(消极评论)。接着,对负面评论进行词云分析、社交网络分析和LDA主题挖掘分析,探究学习者对课程进行负面评论的原因。研究表明,教师教学能力是影响学生学习体验的主要因素,学习资源质量、课程内容设计、互动与反馈机制、课程考核评价是影响学生学习的重要因素。最后,本研究提出相应的在线课程优化建议:加强教育培训,促进在线教育中教师教学能力专业化提升;以认知为中心,开发优质在线精品课程学习资源;融合创新,塑造实用生动的在线精品课程内容;关注学生,优化互动和反馈机制;多元协同,优化在线精品课程考核评价。

关键词：情感分类主题挖掘课程评论 MOOC 课程质量

基于LDA模型的老年人生活满意度主题挖掘与文本实证分析

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华北理工大学学报（社会科学版） 2024年第2期24卷 19-25页

作者：冯艳铭郝志梅董春栎华北理工大学经济管理学院河北唐山063210

通过对老年人生活满意度文献进行分析,明确老年人生活满意度研究的主要方向,为提高老年人生活满意度提供科学建议。检索爬取了CNKI(中国知网)、万方、维普中关于老年人生活满意度领域的文献,将文献摘要部分作为研究对象,采用LDA模型挖... 详细信息

通过对老年人生活满意度文献进行分析,明确老年人生活满意度研究的主要方向,为提高老年人生活满意度提供科学建议。检索爬取了CNKI(中国知网)、万方、维普中关于老年人生活满意度领域的文献,将文献摘要部分作为研究对象,采用LDA模型挖掘文本主题,分析主题演进趋势,使用回归方程识别冷、热点主题。去除不相关文献后纳入文献402篇,使用潜在狄利克雷分配(LDA)模型挖掘出8个主题,其中利用回归方程识别热点主题1个(家庭关系与情绪健康),冷点主题1个(再教育状况与生活满意度),发现主题研究趋势进行可视化展示。建议未来的老年人生活满意度研究应更加重视老年人教育、知识、能力的研究,从而提高老年人生活质量和满意度。

关键词： LDA 老年人生活满意度主题挖掘文本实证