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作品数：143被引量：837H指数：17
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档案领域数字人文研究热点主题发现被引量：1
《档案管理》2024年第6期5-9,共5页任红娟 秦勇豪 宋京京 李赛玲 
国家社会科学基金项目“融合叙事视域下图书馆数字记忆开放建构研究”(项目号:23BTQ007)研究成果之一。
随着档案领域参与数字人文这一议题的开展,学者们站在不同视角对学科发展路径不断探索,相关科技文献的数量也在不断增长。为了梳理研究脉络、把握研究趋势,采用BERTopic主题模型对相关科技文献进行主题挖掘,从而发现当下的主流研究课题...
关键词：档案 数字人文 人文计算 社会记忆 文化遗产 主题挖掘 知识发现 开发利用 
国际顶级会议视角下人工智能领域的新兴主题发现研究
《情报理论与实践》2024年第9期147-155,共9页朱相丽 张敬 李伟伟 刘小平 耿国桐 
国家自然科学基金项目“战略研究类:人工智能驱动的材料化学研究的战略研究”的成果之一,项目编号:22342011。
[目的/意义]基于文献研究,揭示人工智能领域具有研究和发展潜力的新兴研究主题,为捕捉领域的发展动态和未来趋势提供参考。[方法/过程]构建人工智能领域国际顶级会议文献数据集,运用BERTopic主题模型实现主题发现,利用新颖性、增长性、...
关键词：会议论文 人工智能 新兴主题 主题发现 BERTopic 
基于文本相似度和主题发现的弱信号识别方法
《电脑知识与技术》2024年第23期34-36,共3页孙涛 张秉坤 成磊峰 李强 
弱信号是未来重大事件的早期预警信号,识别、分析和追踪弱信号对风险预警具有重要意义。文章针对弱信号处理过程,提出一种定量弱信号识别方法。该方法通过文本的平均相似度计算弱信号强度,并确认弱信号阈值;根据主题发现的方式增强弱信...
关键词：风险预警 弱信号 文本相似度 主题词 
基于LDA与双向GRU的借阅主题热度预测
《软件导刊》2024年第7期51-57,共7页陈志辉 吴克晴 陈嘉超 秦泽豪 
图书借阅主题分析能够挖掘读者借阅喜好和阅读规律,通过使用借阅主题热度预测模型能够预测读者借阅主题热度变化趋势,对图书馆开展阅读推广活动具有重要意义。为了解决图书借阅主题提取、主题热度预测问题,提出基于LDA与双向GRU神经网...
关键词：热度预测 借阅主题发现 深度学习 双向门控循环单元 潜在狄利克雷分配 
基于集成学习的跨语言文本主题发现方法研究
《计算机科学》2024年第S01期182-189,共8页李帅 于娟 巫邵诚 
国家自然科学基金(71771054,72171090)。
跨语言文本主题发现是跨语言文本挖掘领域的重要研究方向,对跨语言文本分析和组织各种文本数据具有较高的应用价值。基于Bagging和跨语言词嵌入改进LDA主题模型,提出跨语言文本主题发现方法BCL-LDA(Bagging,Cross-lingual word embeddin...
关键词：主题发现 跨语言 LDA 主题聚类 德语 法语 
基于细粒度知识图谱的科技文献主题发现与热点分析被引量：6
《情报理论与实践》2024年第5期131-138,共8页刘成山 杜怡然 汪圳 
国家社会科学基金重点项目“场景驱动的我国关键核心领域文献资源精细组织与精准服务模式研究”的成果,项目编号:22ATQ002。
[目的/意义]利用知识图谱进行细粒度的知识组织并识别科技文献的热点主题,有助于科研工作者把握领域的研究现状和学科前沿,进而为科研资源优化配置提供有力支持。[方法/过程]提出一套基于知识图谱的主题发现和热点分析方法。首先,识别...
关键词：知识图谱 知识元 细粒度 主题发现 共词分析 
基于LDA模型的藏文文本主题发现方法研究
《中国信息界》2024年第2期176-179,共4页韩佳晖 白韦娟 艾金勇(指导) 
西藏民族大学校内项目“基于融合特征的藏文文本分类方法研究”(22MDY022)。
引言。为了加快藏文信息化建设进程,自治区“十四五”相关规划中把推动藏文信息技术标准化工作列入重要推进计划[1]。藏族地区的网络普及率逐年攀升,藏文信息处理技术和藏文使用地区网络通信快速发展[2],互联网成为藏文使用地区人民传...
关键词：文本数据 共享资源 藏文文本 藏文信息处理技术 网络通信 藏文网页 指数式 网络普及率 
领域文献深层语义特征视角下的期刊新兴研究主题发现被引量：6
《情报理论与实践》2024年第3期177-187,共11页刘江峰 王希羽 张君冬 孔玲 裴雷 王东波 
[目的/意义]从文献深层语义特征角度分析特定领域期刊研究内容中蕴含的新兴主题,对科研工作者了解领域研究热点、寻找进一步研究的方向具有重要意义。[方法/过程]首先,以图书情报领域期刊“JASIST”为例,从文献句子的语义特征角度出发,...
关键词：预训练语言模型 掩码语言模型 主题计算 BERTopic 
基于深度学习的多模态新闻数据主题发现研究被引量：2
《数据分析与知识发现》2024年第3期85-97,共13页倪亮 吴鹏 周雪晴 
国家自然科学基金项目(项目编号:72274096,71774084);江苏省青蓝工程优秀教学团队项目(项目编号:[2020]10)的研究成果之一。
【目的】基于多模态学习方法,对新闻中文本和图片相结合内容,构建多模态主题模型,自动挖掘新闻中的潜在主题。【方法】采用结合词嵌入的主题模型,从图片和文本两方面进行主题建模,并且使用多模态联合表征学习和协同表征学习的方法进行...
关键词：主题模型 多模态联合表征 多模态协同表征 新闻主题发现 
一种融合多维关系的地理环境时空主题发现方法
《武汉大学学报（信息科学版）》2024年第2期291-302,共12页朱杰 张宏军 廖湘琳 徐有为 
中国博士后科学基金(2019M664028)。
对战场文本数据的深入挖掘,可以高质量和高效率地发现时空主题结构,从而有效揭示战场事件发展的时空规律。针对现有的主题发现方法无法有效适用于具有多维异构关系的时空主题发现,提出了一种融合多维关系联合聚类的时空主题发现方法,首...
关键词：地理环境 多维关系 时空主题发现 块值矩阵分解 联合聚类 
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