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词汇功能视角下关键词生存时间影响因素研究

现代情报 2023年第1期43卷 151-162页

作者：刘智锋马永强杨金庆北京大学信息管理系北京100871 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072

[目的/意义]从语义功能角度探究不同类型关键词在学术文本中生存时间的影响因素,为识别领域热点主题和技术方法提供参考。[方法/过程]首先,采用深度学习的方法对关键词的词汇功能进行识别,将关键词分为问题类和方法类;其次,构建关键词... 详细信息

[目的/意义]从语义功能角度探究不同类型关键词在学术文本中生存时间的影响因素,为识别领域热点主题和技术方法提供参考。[方法/过程]首先,采用深度学习的方法对关键词的词汇功能进行识别,将关键词分为问题类和方法类;其次,构建关键词生存时间的影响因素模型;最后,分别采用K-M曲线和Cox回归对关键词的生存时间影响因素进行探究。[结果/结论]研究结果表明,论文被引频次和下载次数与问题类和方法类的关键词生存时间存在正相关的关系;期刊等级、是否基金资助、作者合作规模和参考文献数4个因素与方法类关键词的生存时间存在显著的相关关系,而与问题类关键词生存时间的相关关系不显著。

关键词：生存分析词汇功能生存时间 Cox回归

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词汇功能视角下的关键词生存模式研究

情报杂志 2023年第8期42卷 150-156,176页

作者：刘智锋杨金庆马永强北京大学信息管理系北京100871 武汉大学信息管理学院武汉430072

[研究目的]从词汇功能的视角出发,探究问题类和方法类关键词的生存模式,分析生存模式的影响因素,可为领域热点的识别与追踪提供借鉴。[研究方法]首先,采用深度学习对关键词的词汇功能进行识别,然后分析问题类和方法类关键词的分布规律;... 详细信息

[研究目的]从词汇功能的视角出发,探究问题类和方法类关键词的生存模式,分析生存模式的影响因素,可为领域热点的识别与追踪提供借鉴。[研究方法]首先,采用深度学习对关键词的词汇功能进行识别,然后分析问题类和方法类关键词的分布规律;其次,计算关键词的生存时间,并结合关键词的词频,将关键词的生存模式分为“持续热点”型、“衰退”型、“普通”型和“非热点”型;最后,采用Logistic回归探究问题类和方法类关键词生存模式的影响因素。[研究结论]问题类和方法类关键词的词频服从幂律分布,其数量随着时间的增长均呈线性增长趋势,生存曲线均呈先快速下降,后缓慢下降的趋势;问题类和方法类关键词的生存模式受到不同因素的影响,高被引论文关键词和高下载论文问题类和方法类关键词均更有可能成为“持续热点”型关键词,基金资助论文方法类关键词相比于非基金资助论文方法类关键词更有可能成为“持续热点”型关键词,此外,作者合作规模大于等于5的论文方法类关键词相比作者合作规模为1的论文方法类关键词更有可能成为“持续热点”型关键词。

关键词：关键词词汇功能关键词生存模式 Logistic回归

词汇功能视角下的关键词生存分析 ——以计算机学科为例

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词汇功能视角下的关键词生存分析 ——以计算机学科为例

作者：刘智锋武汉大学

学位级别：硕士

关键词作为学术论文的重要组成部分,是学术论文主要内容的浓缩,科学计量学等领域的学者经常把关键词作为重要的研究对象,以实现对学术论文内容的有效挖掘。当前,学者们主要采用共词分析以及词频统计等方法对学科领域的研究热点与前沿进... 详细信息

关键词作为学术论文的重要组成部分,是学术论文主要内容的浓缩,科学计量学等领域的学者经常把关键词作为重要的研究对象,以实现对学术论文内容的有效挖掘。当前,学者们主要采用共词分析以及词频统计等方法对学科领域的研究热点与前沿进行分析。共词分析和词频统计等将每个关键词同等对待,没有区分关键词在不同语境下的语义功能,会导致分析结果存在一定的偏差。此外,当前关键词分析方法较为单一,有必要引进更多新的研究方法以从不同角度挖掘论文关键词的学术价值。基于此,本研究从关键词词汇功能的视角出发,引入生物医学领域的生存分析方法对计算机学科领域的关键词生存规律进行分析。本文首先采用深度学习方法对计算机学科领域重要的32本中文核心期刊的关键词词汇功能进行识别,构建问题类关键词集和方法类关键词集;基于该数据集,对问题类关键词和方法类关键词的词频分布规律、时序分布规律和生存情况进行分析;其次,构建关键词生存时间的影响因素模型,包含有期刊等级、是否基金资助、作者合作规模、参考文献数、被引频次和下载次数共6个因素,然后采用K-M曲线和Cox回归方法分别探究这6个因素对问题类和方法类关键词生存时间的影响;最后,结合关键词词频和生存时间提出4种关键词生存模式,分别为“持续热点”型、“衰退”型、“普通”型和“非热点”型,并采用Logistic回归分析关键词生存模式的影响因素。研究结果表明,问题类关键词和方法类关键词词频遵循幂律分布,随着时间的推移,问题类和方法类篇均关键词数均呈现线性增长趋势;问题类关键词的生存时间略长于方法类关键词的生存时间,大部分问题类和方法类关键词在新生后1年死亡,占比达到80%,之后死亡速度逐渐缓慢,最后趋于稳定,占比约为4%。被引频次和下载次数对问题类和方法类关键词生存时间均具有显著影响,被引频次和下载次数和关键词的生存时间均存在正相关关系;期刊等级、是否基金资助、作者合作规模和参考文献数对方法类关键词生存时间具有显著影响;其中,A类期刊论文方法类关键词生存时间长于非A类期刊论文方法类关键词生存时间,基金资助论文方法类关键词生存时间长于非基金资助论文方法类关键词生存时间,作者合作规模为2-4人的论文方法类关键词生存时间最长,参考文献数大于等于20的论文方法类关键词生存时间长于参考文献数小于20的方法类关键词生存时间;而这四个因素对问题类关键词生存时间不具有显著影响。在4种关键词生命模式中,“非热点”型占比最高,“衰退”型占比最小,“普通”型和“持续热点”型占比相当。高被引论文和高下载论文问题类和方法类关键词更有可能成为“持续热点”型关键词;基金资助论文方法类关键词相比非基金资助论文方法类关键词更有可能成为“持续热点”型关键词和“普通”型关键词;作者合作规模大于等于5的论文方法类关键词相比作者合作规模为1的论文方法类关键词更有可能成为“持续热点”型关键词。本研究分析了学术论文关键词的分布规律和生存情况,揭示了关键词的生存规律和机制,对关键词和研究主题的演化分析等相关研究具有一定的理论和实践价值。

关键词：词汇功能关键词生存分析 Logistic回归生存模式

领域无关学术文献词汇功能标准化数据集构建及分析

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情报科学 2019年第7期37卷 41-47页

作者：程齐凯李信陆伟武汉大学信息管理学院

【目的/意义】构建一个较大规模的学术文献词汇功能标准化数据集,并对其进行描述分析,以期为学术检索、文献推荐和科学计量等应用研究提供更加科学合理的数据支撑。【方法/过程】在学术文本词汇功能框架的基础上,针对"研究问题"和"研究... 详细信息

【目的/意义】构建一个较大规模的学术文献词汇功能标准化数据集,并对其进行描述分析,以期为学术检索、文献推荐和科学计量等应用研究提供更加科学合理的数据支撑。【方法/过程】在学术文本词汇功能框架的基础上,针对"研究问题"和"研究方法"这两种领域无关词汇功能,生成学术文献词汇功能自动标引规则模板,开发相应的词汇功能标注平台,对88865篇计算机领域文献进行自动标引,并对得到的数据集进行整体分析、热点和趋势分析以及研究方法特点分析。【结果/结论】得到一个包含23221个不重复研究问题的Topic数据集、18427个不重复研究方法的Method数据集和30145个"问题-方法"对的Topic-Method数据集;人工检验准确率高于95%。此外,文章还创新性地提出了研究方法的"功能特点",并进行了相关实践。

关键词：词汇功能规则模板标注系统标准化数据集学术文献

学术文本词汇功能识别--在关键词自动抽取中的应用

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情报学报 2021年第2期40卷 152-162页

作者：姜艺黄永夏义堃李鹏程陆伟武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学信息检索与知识挖掘研究所武汉430072 武汉大学信息资源研究中心武汉430072

传统的关键词自动抽取常以候选词的出现频次、位置等非语义信息构建特征,并未考虑关键词在学术文献中承担的特定语义角色,即词汇功能。通过对现有数据统计,本文发现作者标注关键词中约有67.99%是研究问题或研究方法词。因此,本文将关键... 详细信息

传统的关键词自动抽取常以候选词的出现频次、位置等非语义信息构建特征,并未考虑关键词在学术文献中承担的特定语义角色,即词汇功能。通过对现有数据统计,本文发现作者标注关键词中约有67.99%是研究问题或研究方法词。因此,本文将关键词的词汇功能分为三类:“研究问题”“研究方法”和“其他”,在传统的词频特征以及位置特征基础上,融合词汇功能特征,使用计算机领域的学术文献基于分类和排序两种思想进行关键词抽取实验。实验结果表明,融合词汇功能后,关键词抽取效果得到明显提升。相较于基准实验,二分类模型的准确率Acc和F值分别相对提升24.63%和25.19%,达到了0.840和0.666;排序模型的MAP、NDCG@5和P@5分别相对提升168.32%、189.50%和148.30%,提升至0.813、0.828和0.447,证明了学术文献词汇功能特征在关键词自动抽取中具有重要作用。

关键词：词汇功能关键词抽取支持向量机学习排序学术文本

学术文本词汇功能识别--在论文新颖性度量上的应用

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情报学报 2022年第7期41卷 720-732页

作者：罗卓然陆伟蔡乐程齐凯武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学信息检索与知识挖掘研究所武汉430072

为进一步挖掘学术论文新颖性的丰富内涵,本文以组合创新理论为基础,开展了基于词汇功能的学术论文新颖性度量研究。以ACM(Association for Computing Machinery)Digital Library收录的论文为数据,提出了面向CS(computer science)领域进... 详细信息

为进一步挖掘学术论文新颖性的丰富内涵,本文以组合创新理论为基础,开展了基于词汇功能的学术论文新颖性度量研究。以ACM(Association for Computing Machinery)Digital Library收录的论文为数据,提出了面向CS(computer science)领域进一步预训练的词汇新颖性计算方法和基于语义相似度的问题-方法组合新颖度计算流程,分别计算了问题词、方法词、问题-方法组合和论文的语义新颖性,并将本文语义新颖性计算方法与已有的词频共现新颖性计算方法进行了对比。研究结果表明,ACM Digital Library收集的论文在研究方法和研究问题上创新度均较高,相较于已有的论文新颖性计算方法,本文提出的方法能从语义层面捕获更为精细的新颖性差异。

关键词：新颖性度量词汇功能问题-方法组合预训练模型

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基于词汇功能的学术文献引文推荐研究

基于词汇功能的学术文献引文推荐研究

作者：陈海华武汉大学

学位级别：硕士

近年来,随着学术文献数量的飞速增长,科研工作者进行文献调研、确定相关研究成果变得越来越困难。引文推荐能够针对某一具体的研究主题和学术文献,自动地为其推荐合适的相关成果和引文,借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学... 详细信息

近年来,随着学术文献数量的飞速增长,科研工作者进行文献调研、确定相关研究成果变得越来越困难。引文推荐能够针对某一具体的研究主题和学术文献,自动地为其推荐合适的相关成果和引文,借助于引文推荐,用户可以在一定程度上提高撰写学术文献的效率,降低对重要相关文献的遗漏。相比于传统只考虑文本相似度、引文计量指标、引文网络等有限因素的文献推荐,引文推荐充分利用文献内容和引文内容信息,能够提供质量更高更加多样化的推荐结果。引文推荐是一个较新的研究方向,但近年来受到学者的关注也取得了一些研究成果。本文首先对国内外引文推荐相关研究进行了全面梳理,从引文推荐的动机、分类、方法、评价、引文推荐系统、引文推荐研究热点和难点等方面对引文推荐问题进行了介绍。本文旨在从词汇功能语义角度对引文推荐问题进行探索。具体的,本文首先基于已有成果对词汇功能进行界定,将科研文献中的词汇功能区分为研究问题、研究方法、研究问题+研究方法、研究方法+研究问题、数据集、评测、工具、应用和主题不相关等九个方面,然后对信息抽取、情感分析、推荐系统三个领域共531篇学术文献相关研究段落进行了词汇功能标注,对标注结果的统计分析发现:研究问题、研究方法、研究问题+研究方法、研究方法+研究问题四种相关研究组织模式占比接近90%,故最终将段落词汇功能区分为这四类。并基于此提出本文的推荐框架,并在ACLAnthology部分数据集上开展了引文推荐实验。由于段落层面的引文推荐还未有研究涉及,故本文选择引文推荐最常用的方法之一 BM25模型作为Baseline实验。同时,本文首次提出用词汇功能语义特征对推荐结果进行加权,在BM25模型的基础上进行了两组对照实验。实验结果显示,当推荐列表设为10时,考虑时序因素的BM25F1值为18.5%;考虑时序因素的词汇功能加权BM25F1值为24.5%,推荐效果提升了近6%,在召回率上最高达到了 74.5%,说明词汇功能对引文推荐有比较显著的增强效果。本文的实验证明了词汇功能对于引文推荐的有效性,为引文推荐效率的提升提供了新的思路,本文在段落层面进行引文推荐还有助于文献综述的自动生成。

关键词：引文推荐词汇功能 BM25 段落组织方式