检索结果-内蒙古大学图书馆

我国图书馆技术应用研究的革故鼎新——融合Sentence-BERT与动态主题模型的论文分析

图书馆杂志 2025年第3期44卷 24-40,55页

作者：宋凯冉从敬杜娟娟山东师范大学图书馆山东济南250358 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072 教育部高等学校科学研究发展中心

为了全面、直观地刻画我国“图书馆技术应用”研究的进展与变迁,本文以CNKI中1998—2024年CSSCI论文为分析基础,首先,采用深度学习模型Sentence-BERT和动态主题模型(DTM),充分挖掘文本语义和主题特征。随后,运用K-means算法进行主题聚类... 详细信息

为了全面、直观地刻画我国“图书馆技术应用”研究的进展与变迁,本文以CNKI中1998—2024年CSSCI论文为分析基础,首先,采用深度学习模型Sentence-BERT和动态主题模型(DTM),充分挖掘文本语义和主题特征。随后,运用K-means算法进行主题聚类,从宏观层面探讨“图书馆技术应用”研究的主题演化趋势。最后,绘制了主题词共现网络,从微观层面解析不同阶段的研究聚焦重点。结果表明,我国“图书馆技术应用”研究主要聚焦在9大主题,通过划分5个时间阶段可以发现,新兴技术的涌现对我国“图书馆技术应用”研究有显著推动作用,相关研究紧跟技术发展趋势,积极探索了新兴技术在图书馆中的应用场景,为国内图书馆提供更加高效、智能和个性化的管理与服务提供了借鉴。

关键词：图书馆技术应用 Sentence-BERT 动态主题模型共现网络

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基于动态主题模型的欧盟人工智能战略研究:热点、演化及解构

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中国科技论坛 2025年第4期 162-175页

作者：郑文佳郑州大学政治与公共管理学院河南郑州450001

欧盟是国际人工智能竞争格局中的重要力量,对欧盟人工智能战略进行系统分析有助于掌握其战略发展脉络及其阶段性演化特征,并明晰影响欧盟战略抉择的深层次因素。与此同时,欧盟对人工战略的探索历程是其应对新兴技术发展与大国科技竞争... 详细信息

欧盟是国际人工智能竞争格局中的重要力量,对欧盟人工智能战略进行系统分析有助于掌握其战略发展脉络及其阶段性演化特征,并明晰影响欧盟战略抉择的深层次因素。与此同时,欧盟对人工战略的探索历程是其应对新兴技术发展与大国科技竞争的经验产物,能够为中国推进人工智能治理、应对产业发展挑战、优化战略路径设计提供镜鉴。本文运用动态主题模型,对2016年以来欧盟发布的79份战略导向性文本进行动态主题识别追踪,同时基于国际战略理论对欧盟人工智能战略进行解构。研究发现,欧盟人工智能战略主题整体呈现为技术规制与技术创新两个维度,其中高热主题集中于数字市场、权利法律、国际竞争等方面,且战略重心逐步转向以技术规制为主的人工智能法律制度建设,国际竞争色彩逐渐显现。欧盟的战略选择是对区域利益目标、自身力量资源以及内外部环境综合考量的结果,其战略底层逻辑透露着对欧盟数字单一市场的坚决维护,对中国具有启示意义。

关键词：欧盟人工智能战略动态主题模型主题演化战略解构

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元宇宙的冷与热——融合BERT与动态主题模型的微博文本分析

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数据分析与知识发现 2023年第9期7卷 25-38页

作者：贺超城黄茜李欣儒王春迎吴江武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学深圳研究院深圳518052 郑州大学信息管理学院郑州450018

【目的】直观、全面地刻画元宇宙概念所引发的舆情态势及其变迁,为元宇宙相关政策与产业规划提供借鉴。【方法】基于2021年9月-2023年2月元宇宙相关微博文本数据,采用BERT模型和DTM模型抽取其语义和主题特征,借助K-means算法实现主题聚... 详细信息

【目的】直观、全面地刻画元宇宙概念所引发的舆情态势及其变迁,为元宇宙相关政策与产业规划提供借鉴。【方法】基于2021年9月-2023年2月元宇宙相关微博文本数据,采用BERT模型和DTM模型抽取其语义和主题特征,借助K-means算法实现主题聚类,解读元宇宙话题的演化规律。【结果】大众对元宇宙的关注焦点发轫于非同质化代币(Non-Fungible Token,NFT)和游戏,随着数字产业的资本炒作,进一步引发文娱产业的跟进以及实体产业的尝试。而ChatGPT的出现则引发了大众对元宇宙产业现状、技术创新和应用展望的进一步探讨。【局限】未结合外文数据(如Twitter)对比分析国内外对元宇宙话题关注点的侧重、趋势等方面的差异。【结论】本研究从定量与宏观的角度解读了元宇宙相关话题的社会关注度特征及演化规律,对正确引导元宇宙网络舆情走向、避免舆论泡沫等工作具有一定参考借鉴意义。

关键词：元宇宙微博 BERT 动态主题模型

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基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测研究

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情报理论与实践 2023年第2期46卷 184-193页

作者：郝雯柯杨建林南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架,以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。... 详细信息

[目的/意义]预测社科领域在未来有发展潜力的研究主题对于科研工作者寻找新的学科增长点和政府部门优化资源配置至关重要。文章提出一种基于语义表示和动态主题模型的社科领域新兴主题预测框架,以期丰富和完善主题预测研究的方法体系。[方法/过程]首先,使用BERT模型和UMAP算法对文本进行语义表示和向量降维,再通过动态主题模型对嵌入向量进行聚类,从而获得全局主题;其次,构建新兴主题指标计算公式,基于Neural Prophet模型和非参数检验方法预测新兴主题;最后,通过划分时间窗将全局主题细化为多个局部主题,以定位最近时间段的新兴词汇。[结果/结论]选取“人口老龄化”领域的学术论文和报纸进行实证研究,并采用资料验证法进行方法有效性分析,结果表明该方法能够快速准确地预测社科领域中的新兴主题。

关键词：新兴主题预测动态主题模型 BERT 时间序列模型文献计量

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一种结合有监督学习的动态主题模型

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北京大学学报（自然科学版） 2015年第2期51卷 367-376页

作者：蒋卓人陈燕高良才汤帜刘晓钟大连海事大学交通运输管理学院大连116026 北京大学计算机科学技术研究所北京100080 Department of Information and Library Science Indiana University Bloomington

针对传统主题模型存在的不足,提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型(Supervised Dynamic Topic Model,S-DTM)。该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模,而且结合有监督学习技术,在主题变分推理中加入标签约束,从而建立主题... 详细信息

针对传统主题模型存在的不足,提出一种新的结合有监督学习的动态主题模型(Supervised Dynamic Topic Model,S-DTM)。该模型不仅能够随时间的变化对语言进行动态建模,而且结合有监督学习技术,在主题变分推理中加入标签约束,从而建立主题与标签之间的映射关系,提高主题的表达解释能力。通过在一个跨越25年"以自然语言处理领域的中文期刊论文为主导"的中文语料库上的实验,证明该模型相较于静态的有监督主题模型和无监督的动态主题模型,具有更好的语义解释概括能力,能更准确地反映文档的主题结构,更精确地捕捉主题–词汇概率分布的动态演化。

关键词：有监督学习动态主题模型变分推理

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基于动态主题模型的时间窗口划分研究

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数据分析与知识发现 2018年第10期2卷 54-64页

作者：王婷婷王宇秦琳杰华侨大学统计学院厦门361021

【目的】为解决动态主题模型时间窗口的自主划分问题,提出基于动态自适应时间窗口划分的DIM模型。【方法】通过传统的LDA主题模型和词向量模型对文本语料进行量化;构建反映时间窗口间差异性和时间窗口内相似性的综合指标;基于该指标构... 详细信息

【目的】为解决动态主题模型时间窗口的自主划分问题,提出基于动态自适应时间窗口划分的DIM模型。【方法】通过传统的LDA主题模型和词向量模型对文本语料进行量化;构建反映时间窗口间差异性和时间窗口内相似性的综合指标;基于该指标构建自适应时间窗口划分的DIM模型,并针对"一带一路"国际合作高峰论坛的新闻语料进行实证研究。【结果】基于动态自适应时间窗口划分的DIM模型能够迅速、有效地划分时间窗口,不但保证了不同窗口下主题间的可比性,还能够对文档的影响因素进行评价。【局限】时间窗相似度综合指标基于传统LDA模型构造,也可采用LDA族类的其他模型进行改进。【结论】新模型具有自适应划分时序文本的能力,是对传统动态主题模型的一种有效改进。

关键词：动态主题模型自适应时间窗口 DIM 影响因素文本扩充

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基于动态主题模型的往复机械故障早期预警方法

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北京化工大学学报（自然科学版） 2023年第5期50卷 88-97页

作者：张铭光骆学理贾登张易马波北京化工大学机电工程学院北京100029 北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室北京100029 中国石油集团工程技术研究院有限公司北京102206

往复机械的故障早期高预警准确率对于设备安全运维具有重要意义。目前企业广泛应用的单特征门限报警方法存在预警准确率普遍较低的问题,这主要是由往复机械运行过程中振动激励性信号的非平稳性导致。针对该问题,提出一种基于动态主题模... 详细信息

往复机械的故障早期高预警准确率对于设备安全运维具有重要意义。目前企业广泛应用的单特征门限报警方法存在预警准确率普遍较低的问题,这主要是由往复机械运行过程中振动激励性信号的非平稳性导致。针对该问题,提出一种基于动态主题模型(dynamic topic model,DTM)的往复机械故障早期预警方法。该方法运用机器统计学习的主题模型建模方法,基于往复机械正常运行状态的数据生成正常运行数据模型分布,并将其作为基准模型,根据实时工况状态数据建立的混合模型与基准混合模型间的差异实现对往复机械的故障早期预警。最后,分别采用往复压缩机工程案例数据和故障模拟试验数据对所提方法进行验证,结果表明:所提方法可准确识别设备的异常状态,同时减少了预警分析计算时间,有效提升了往复机械故障早期预警的准确性和时效性。

关键词：往复机械早期预警动态主题模型振动响应信号准确性时效性

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基于动态主题模型的软件演化过程研究

基于动态主题模型的软件演化过程研究

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作者：游正洋成都信息工程大学

学位级别：硕士

软件演化是一个软件系统不断调节变化从而满足开发需求的过程,演化的过程在整个软件生命周期中都会出现。软件需求的变更、算法的使用、运行环境的改变、功能的加强或删除等都会造成软件系统的不断变化,这些变化就需要软件系统具有较强... 详细信息

软件演化是一个软件系统不断调节变化从而满足开发需求的过程,演化的过程在整个软件生命周期中都会出现。软件需求的变更、算法的使用、运行环境的改变、功能的加强或删除等都会造成软件系统的不断变化,这些变化就需要软件系统具有较强的演化特性,随之而来的便是对软件演化的描述和理解变得越来越困难和复杂,因此,软件演化的分析研究在软件工程领域具有重要意义。在软件源代码层面对软件演化的研究通过对源代码的一系列预处理并利用主题模型算法提取出代码中隐含的主题并进行分析,得到软件主题随版本演化的变更信息。目前在代码层面使用的基于LDA的软件演化研究方法没有考虑到软件版本的时间属性。代码的各个版本是随时间不断演化的,而LDA本身为静态主题模型,自身并没有包含时间属性,因此,不考虑时间因素的主题模型对软件演化的分析存在缺陷。本文结合软件代码自身特征,综合考虑各方面因素,提出基于动态主题模型的软件演化分析方法,改用带有时间属性的动态主题模型对软件演化进行分析,使用动态主题模型来处理非自然语言,将其应用于软件源代码的主题提取,实现跨领域应用,同时,针对动态主题模型运行时间较长的问题对其进行改进。本文首先对软件各个版本的源代码进行预处理,构建软件源代码语料库,然后对动态主题模型进行改进,采用变分EM算法来建立动态主题模型,本文将改进的动态主题模型与LDA主题模型和没有改进的动态主题模型进行对比,验证改进的动态主题模型在软件源代码分析方面的效果,同时,将改进的动态主题模型与原模型在运行时间上进行对比以验证改进效果,最后采用该方法对软件各个版本的主题演化进行分析并与软件说明与开发文档进行对比,验证该分析方法的可行性。本文将PostgreSQL数据库和JHotDraw绘图框架多个版本的源代码作为评估的参考对象,评估了该演化分析方法的有效性。本文使用PostgreSQL的46个版本和JHotDraw的12个版本的源代码进行分析,通过实验分析,本文使用的基于动态主题模型的软件演化分析方法,在主题聚类准确度上要优于LDA主题模型,同时,在运行时间上改进后的动态主题模型也要优于原动态主题模型,在对软件演化的分析中,实验结果的分析结果与软件说明和开发文档基本吻合,说明该方能够有效的对软件演化过程进行分析和描述。

关键词：主题挖掘软件演化动态主题模型代码语料库编程语言

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基于动态主题模型的机构研究主题分布及演化

基于动态主题模型的机构研究主题分布及演化

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作者：王燕鹏中国科学院文献情报中心

学位级别：硕士

开展科研机构主题分布及演化研究，有助于科研机构管理人员了解本机构的研究现状、发展脉络、研究特色和最新态势，从而开展有效的研究布局、业务决策和重点扶持等工作；有助于科研人员把握所处机构的研究发展动态，挖掘相关的发展趋势... 详细信息

开展科研机构主题分布及演化研究，有助于科研机构管理人员了解本机构的研究现状、发展脉络、研究特色和最新态势，从而开展有效的研究布局、业务决策和重点扶持等工作；有助于科研人员把握所处机构的研究发展动态，挖掘相关的发展趋势和研究热点主题，明确自身所处的位置及特色，从而针对性的开展相关研究工作。然而，现有的科研机构主题分布及演化研究所采用的方法相对单一，对主题分布情况进行分析时，存在主题提取不全面、不细致的问题，对于机构主题内容和热度演化的研究则较为欠缺。因此，本文在调研主题演化相关研究方法的基础上，深入探析主题模型方法的原理及应用，明确其优势及适用性，开展基于动态主题模型的科研机构研究主题分布及演化分析。本研究主要从以下三个方面展开：首先，基于动态主题模型方法构建完整的科研机构研究主题分布及演化分析流程，对流程中数据集构建及预处理、文本预处理、动态主题建模、研究主题分布和演化分析共五个环节所涉及到的研究方法和技术细节进行详细阐述；以中国科学院文献情报中心和南京大学信息管理学院为例开展实证研究，通过对实验结果的分析并依照官方介绍材料进行实验结果的核对，验证流程和方法的可行性和有效性；采用共词分析方法开展实证研究，与动态主题模型方法的研究结果进行对比，明确流程和方法的优势及适用性。最后，总结了本研究的不足点并提出未来研究展望。本文的创新点表现在以下四个方面：基于动态主题模型方法构建完整的科研机构研究主题分布及演化分析流程，帮助管理人员和科研人员快速了解机构的研究布局和发展脉络；采用机构发文关键词构建自定义分词词典，并提出基于TF-IDF的迭代过滤方法，用于停用词的筛选和过滤；构建研究主题质量判定指标以及研究热度计算指标，用于研究主题分布和演化情况的揭示；基于构建的研究流程及方法，从机构层面和方法层面开展实证研究，验证其可行性和有效性，明确其优势和适用性。论文共包括18幅图、18张表、1个附录

关键词：动态主题模型科研机构主题分布主题演化共词分析

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基于动态主题模型的领域专家识别研究

基于动态主题模型的领域专家识别研究

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作者：王琳北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,信息的规模以惊人的速度增长,人类社会日益从信息社会向知识社会迈进,掌握专业知识的领域专家成为现代社会中越来越有价值的资源。专家发现,是实体检索的一个重要方面,目的就是根据具体需求找到在某领域掌握专业知识... 详细信息

随着互联网的发展,信息的规模以惊人的速度增长,人类社会日益从信息社会向知识社会迈进,掌握专业知识的领域专家成为现代社会中越来越有价值的资源。专家发现,是实体检索的一个重要方面,目的就是根据具体需求找到在某领域掌握专业知识的专家。专家识别是一个有实际意义的重要的研究领域,许多研究者在致力研究这个问题。本文的主要内容为基于动态主题模型的领域专家的识别研究,分为三个部分。首先由传统主题模型展开一系列的工作,针对社交网络数据的结构特点,设计了在社交网络中的领域专家识别的系统框架。该方法充分考虑了专家相关语料的语义信息,并提出了一种基于兴趣的构建专家网络的方法,采用链路分析的思路去分析专家的权威度。此方法是一种考虑充分的结合了语义与网络结构的方法。将该方法应用在问答社区真实数据集上并与其它方法作了对比实验,结果证实了本方法的有效性和优势。接下来进入到动态主题模型相关的研究中。动态主题模型目前的应用基本在于文献主题的演化研究等。本课题结合现有语料时间跨度大且时间顺序有意义的特点,选用动态主题模型进行领域专家识别的工作,将动态主题模型应用到了新的研究领域。结合基于文档建模和基于轮廓建模的专家建模方法,在考虑语义信息的同时,对纯文本数据的时间特征加以利用,并按一定规则累积为专家的权威度。将此方法与使用传统主题模型的方法作了对比,实验结果有更好的准确性。在第二部分工作的基础上开展专家团队识别的研究。顺应趋势通过融合多源数据的方法补充专家间的关系网络,并使用社团划分的思路生成专家团队。该方法在保证较低的通信代价的同时避免了定义与计算通信开销的繁重工作。通过案例与实验数据可以证明此方法的有效性。本课题使用主题模型对各种情境下领域专家的识别进行了有效的研究,并以专家团队的识别研究作为拓展,通过实验的论证和案例分析验证了各方案的可行性。

关键词： LDA 动态主题模型专家识别链路分析专家建模

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