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基于题录摘要语义建模的学术共同体识别——以国内图情领域学者为例
被引量：
6
1
作者
陈红伶
杨佳颖
许鑫
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2020年第5期170-176,共7页
[目的/意义]现有基于合作或引证建立的学术共同体展现了更显性的学术关联,但不能直观地揭示出学术共同体所共有的特征,同时不可避免增加了人情因素带来的偏私倾向。[方法/过程]以知网文献摘要数据为研究对象,文章利用LDA和Word2vec混合...
[目的/意义]现有基于合作或引证建立的学术共同体展现了更显性的学术关联,但不能直观地揭示出学术共同体所共有的特征,同时不可避免增加了人情因素带来的偏私倾向。[方法/过程]以知网文献摘要数据为研究对象,文章利用LDA和Word2vec混合模型挖掘得到每篇文献的主题,主题包含主题词及其扩展词。并以此作为主题与文献作者关系的依据,构建学者-主题二模网络,通过对二模网络以及映射的一模学者网络进行可视化,直观地反映了领域内学者就研究方向的聚集情况。[结果/结论]LDA和Word2vec混合模型能够深入挖掘文献主题,而利用二模能够展现二元的主体,通过上述方法,能够找到在现实中或许没有发生合作、但具有潜在重合研究主题倾向的学者群体。以国内图情领域为例,识别其核心学术共同体。"学者-主题"的二模网络中纳入了学者隶属群体的信息,不仅从全局视域归纳出领域内由词语元素构成的具体主题,而且利用向量距离计算得到的各个主题的扩展词语集,能进一步解释学者共同体所隶属群体的深化特征,能够有效降低人情因素,为同行评议提供支持。
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关键词
学术共同体
LDA
主题
模型
二模网
学者
-
主题
网络
语义建模
原文传递
题名
基于题录摘要语义建模的学术共同体识别——以国内图情领域学者为例
被引量：
6
1
作者
陈红伶
杨佳颖
许鑫
机构
华东师范大学经济与管理学部
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2020年第5期170-176,共7页
基金
华东师范大学2019年度“幸福之花”基金先导项目(人文社会科学)“大数据视阈下基于学术共同体的人文社科学术评价与促进研究”的成果之一,项目编号:2019ECNU-XFZH016。
文摘
[目的/意义]现有基于合作或引证建立的学术共同体展现了更显性的学术关联,但不能直观地揭示出学术共同体所共有的特征,同时不可避免增加了人情因素带来的偏私倾向。[方法/过程]以知网文献摘要数据为研究对象,文章利用LDA和Word2vec混合模型挖掘得到每篇文献的主题,主题包含主题词及其扩展词。并以此作为主题与文献作者关系的依据,构建学者-主题二模网络,通过对二模网络以及映射的一模学者网络进行可视化,直观地反映了领域内学者就研究方向的聚集情况。[结果/结论]LDA和Word2vec混合模型能够深入挖掘文献主题,而利用二模能够展现二元的主体,通过上述方法,能够找到在现实中或许没有发生合作、但具有潜在重合研究主题倾向的学者群体。以国内图情领域为例,识别其核心学术共同体。"学者-主题"的二模网络中纳入了学者隶属群体的信息,不仅从全局视域归纳出领域内由词语元素构成的具体主题,而且利用向量距离计算得到的各个主题的扩展词语集,能进一步解释学者共同体所隶属群体的深化特征,能够有效降低人情因素,为同行评议提供支持。
关键词
学术共同体
LDA
主题
模型
二模网
学者
-
主题
网络
语义建模
Keywords
academic community
LDA topic model
two-mode network
scholars-themes network
semantics modeling
分类号
G353.1 [文化科学—情报学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于题录摘要语义建模的学术共同体识别——以国内图情领域学者为例
陈红伶
杨佳颖
许鑫
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2020
6
原文传递
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