基于文本语义理解的学科发展趋势分析

• 作者: 余丽
• 来源期刊: 农业图书情报学报
• 学科: 社会科学
• 关键词: 人工智能 语义标注 神经网络 短语聚类 文献计量分析
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 29-36
• 页数: 8页
• 分类号: G251
• 语种: 中文
• DOI: 10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2019.12.12-1085

摘要

[目的/意义]学术论文是科技创新发展的重要战略资源,是反映学科研究动态的一手资料;为后续研究者提供了宝贵的方法论和创新基础.目前,学术论文的知识组织还缺乏细粒度知识的结构化描述,阻碍了科技情报服务向计算化和精准化的转型升级.[方法/过程]首先提出一种深入文本内容的语义分析框架,半自动化从论文摘要中识别出"研究主题"和"关键技术";然后设计了一种短语级多层次聚类方法,水平方向上的聚类融合了同义词语,垂直方向上的聚类构建了层次关系;最后以地理信息科学领域的代表性期刊论文摘要为实验数据,运用文献计量分析方法,分析了地理信息科学领域近10年的热点研究主题和关键技术,及其随时间发展的脉络.[结果/结论]研究方法可为面向文本内容理解的情报分析提供算法与数据支撑.