共现分析中的关键词选择与语义度量方法研究

被引：27

作者：

巴志超 ^{[1
,2
]}

李纲 ^{[1
]}

朱世伟 ^{[2
]}

机构：

[1] 武汉大学信息资源研究中心

[2] 山东省科学院情报研究所

来源：

情报学报 | 2016年 / 02期

关键词：

共词分析; 语义建模; 词向量模型; 深度学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

G353.1 [情报资料的分析和研究];

学科分类号：

1205 ;

摘要：

针对共词分析方法中存在的共现词对"同量不同质"现象、词对关联计算缺乏语义性等问题,提出一种基于论文属性加权的关键词选择和基于词模型的语义相关性度量方法。该方法一方面将加权机制扩展至模型生成关键词的进程中,从论文结构及主题权值概率视角考察关键词对领域研究特色的表征能力;另一方面对抽取的关键词进行词向量的表示,将关键词转化成低维实值的分布进行语义关联度量。以"深度学习"研究为例,从聚类分析、网络基础参数及分布结构等多个方面对比一般共词分析方法与本文所提方法的效果差异,验证了该方法具有一定的科学性和有效性。

引用

页码：197 / 207

页数：11

共 28 条

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