發(fā)布時間：2020-12-04 20:46

　　[目的/意義]針對研究人員所面臨的學(xué)術(shù)信息過載的困境,嘗試從海量科技會議的議題報告中發(fā)現(xiàn)新興主題,及時跟蹤各領(lǐng)域研究動向,為科研人員的科學(xué)研究提供輔助決策。[方法/過程]首先采集某領(lǐng)域國際會議的議題報告,然后通過無參數(shù)概率主題模型(HDP)對文檔進行無監(jiān)督主題抽取,進而結(jié)合新穎度(NI)、會議出現(xiàn)率(COR)以及主題強度比(TIR)等指標(biāo),對主題所處的生命周期(生成、新興、成熟、衰老)階段進行判定。[結(jié)果/結(jié)論]利用上述方法對2008—2017年人工智能領(lǐng)域660份議題報告的分析,共抽取39個主題,對主題所處階段進行判定,從而發(fā)現(xiàn)目標(biāo)新興主題。結(jié)果表明:該方法能準確高效地識別新興主題,同時能為新興主題趨勢預(yù)測提供可視化。 

【文章來源】：情報理論與實踐. 2019年04期 第117-122頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

HDP有向圖模型—911—

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2898219