检索结果-南通市图书馆

结合文本聚类和多标签分类的学科交叉主题早期识别方法

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情报杂志 2024年第8期43卷 160-169页

作者：冯岭华北水利水电大学信息工程学院郑州450046 中国科学技术信息研究所科学计量与评价研究中心北京100038

[研究目的]以专利为研究数据,提出一种结合文本聚类和多标签分类的学科交叉主题早期识别方法。[研究方法]以“量子计算”作为研究领域,通过基于聚类结果的筛选和基于多标签分类的筛选等两种方法将大量非学科交叉专利从专利集合中过滤,... 详细信息

[研究目的]以专利为研究数据,提出一种结合文本聚类和多标签分类的学科交叉主题早期识别方法。[研究方法]以“量子计算”作为研究领域,通过基于聚类结果的筛选和基于多标签分类的筛选等两种方法将大量非学科交叉专利从专利集合中过滤,进而在学科交叉专利占比较高的小数据集上采用主题识别方法实现学科交叉主题的早期识别。随后,在德温特专利数据集上进行实证研究,验证了所提出方法的有效性。[研究结论]研究发现了“量子加密技术”和“量子计算技术与量子计算机”等学科交叉主题。与已有方法相比,提出的识别方法可以在交叉领域尚处于萌芽期或成长期、相关文献数量较少的情况下,发现文献集合中的学科交叉主题。

关键词：专利数据学科交叉主题早期识别多标签分类学科交叉专利文本聚类量子计算

基于科技文献内容分析的多维学科交叉主题识别方法研究

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情报理论与实践 2018年第5期41卷 131-136页

作者：董坤许海云罗瑞方曙中国科学院成都文献情报中心四川成都610041 中国科学院大学北京100190

[目的/意义]探寻有效的知识发现方法,从海量科技文献中识别学科交叉主题并做出预测,对于探测学科发展前沿、促进跨学科知识融合具有重要意义。[方法/过程]首先分析学科交叉主题在学科多样性与主题核心性、奇异性及生长性方面的科学计量... 详细信息

[目的/意义]探寻有效的知识发现方法,从海量科技文献中识别学科交叉主题并做出预测,对于探测学科发展前沿、促进跨学科知识融合具有重要意义。[方法/过程]首先分析学科交叉主题在学科多样性与主题核心性、奇异性及生长性方面的科学计量特征,并以此为基础构建基于科技文献内容分析的多维学科交叉主题识别方法及流程。[结果/结论]该方法及流程集成了不同维度的分析结果,使之达到相互印证与补充的效果,在识别热点学科交叉主题的同时还能有效识别潜在学科交叉主题,可获得更加全面、准确的学科交叉主题识别结果。

关键词：学科交叉主题主题识别内容分析科技文献

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基于语义相似关系的学科交叉主题识别方法

情报学报 2024年第1期43卷 34-47页

作者：王卫军宁致远董昊乔子越杜一周园春河南财经政法大学图书馆郑州450046 中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049

识别不同学科间共有的研究内容是学科交叉知识发现的一种研究思路。学科间具有相似语义的研究内容,能够更好地体现学科之间知识的融合、交流现象。针对从科技文献数据中获取语义相似学科交叉研究主题的问题,本文提出了一种基于无监督对... 详细信息

识别不同学科间共有的研究内容是学科交叉知识发现的一种研究思路。学科间具有相似语义的研究内容,能够更好地体现学科之间知识的融合、交流现象。针对从科技文献数据中获取语义相似学科交叉研究主题的问题,本文提出了一种基于无监督对比学习的科技文献及关键词语义相似关系表示学习方法,构建了一种语义相似学科交叉主题识别模型。该模型将Spearman相关系数作为评价学科交叉主题的指标,解决了现有研究缺少学科交叉研究数据集的问题。研究结果表明,本文模型较好地获取了科技文献及其关键词之间的语义相似关系,能够较好地反映两个学科之间的交叉态势。

关键词：科研项目学科交叉主题对比学习表示学习

结合文本聚类和多标签分类的学科交叉主题早期识别方法——以量子计算领域为例

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情报杂志 2024年

作者：冯岭中国科学技术信息研究所科学计量与评价研究中心华北水利水电大学信息工程学院

关键词：专利数据学科交叉主题早期识别多标签分类学科交叉专利

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基于科研群体特征的学科交叉主题识别方法

基于科研群体特征的学科交叉主题识别方法

作者：徐薇西安电子科技大学

学位级别：硕士

在中美博弈的背景下,国家面临的重大问题愈加复杂,其解决途径已超出了单一学科的范畴,跨学科知识相互融合成为发展趋势。党中央、国务院高度重视交叉学科发展,习总书记在科学家座谈会上鼓励高校开设交叉学科专业,倡导加强跨学科学术交... 详细信息

在中美博弈的背景下,国家面临的重大问题愈加复杂,其解决途径已超出了单一学科的范畴,跨学科知识相互融合成为发展趋势。党中央、国务院高度重视交叉学科发展,习总书记在科学家座谈会上鼓励高校开设交叉学科专业,倡导加强跨学科学术交流。学科交叉主题蕴含着学科发展前沿和重大突破,对其有效识别能够帮助研究者挖掘新的学科生长点。但现有识别方法存在角度单一、输出结果简单等问题,缺乏考虑作者的自组织性,不利于有组织地攻关跨学科难题。相比于传统科研团队的分割性和固化性,科研群体则围绕相似兴趣而存在,其约束性小,有助于高效研讨学科知识、集中攻关难点问题。因此,多角度识别不同学科的科研群体之间的交叉主题,有助于组织群体成员针对该主题进行前沿热点探讨。具体工作如下:首先,提出基于科研群体特征的不同学科群体之间的交叉主题识别方法。综合学科交叉主题识别的内在属性角度和外在关系角度,采集和预处理科研信息数据,并设计科研群体的特征描述体系;对科研兴趣特征的关键词进行文本相似度分析,同时对科研关系特征的合作、引证和社交网络进行连通性分析,得到不同学科群体之间的学科交叉主题词。其次,在描述群体特征的基础上,提出考虑相似兴趣的科研群体挖掘方法。科研群体是围绕着科研兴趣而存在的学习交流型组织,通过关键词共现网络分析和非重叠社团划分可以得到具有相似兴趣的科研群体,并对研究结果进行可视化呈现。最后,对本文提出的基于科研群体特征的学科交叉主题识别方法进行实例验证。收集某大学两门学科的科研人员数据,通过关键词共现和社团划分算法得到具有相似兴趣的多个群体,然后分析不同学科群体之间的共同的科研兴趣特征、互通的科研关系特征,得到学科交叉主题,从而验证方法的可行性。本文旨在辅助科研管理单位和相关研究者直观、全面地了解目标区域的学科交叉主题内容及其科研群体力量分布,从而统筹这一力量,推进有组织的科研,集中攻关跨学科难点问题。但学术信息源的局限性导致对潜在的主题交叉趋势识别不足,同时关键词的主题分析仍需要相关专业知识支撑,这些问题仍需在未来的研究中进一步探索。

关键词：科研兴趣科研群体群体画像学科交叉主题