油气钻井现场工人不安全行为模式研究——基于文本挖掘视角

为加强油气钻井现场安全管理,理解钻井现场工人不安全行为规律,提出基于文本挖掘视角的钻井现场工人不安全行为模式分析框架,以钻井现场工人违章数据为实例进行验证。首先采用频率分析和网络分析方法发现钻井工人高频不安全行为热点,其次采用文本社群聚类分析钻井工人不安全行为聚类,最后采用文本关联规则发现和检验典型不安全行为发生模式。研究结果表明:钻井现场工人不安全行为模式包括7个不安全行为社群和66条不安全行为发生模式,其中油气钻井现场系统与外部系统耦合处、班前会议、钻井下钻和钻进作业、登高作业是现场不安全行为监管的脆弱点。研究结果可为钻井现场安全管理优化提供支持,有利于为钻井现场智慧安全治理提供参考。

基于主路径分析和引文文本挖掘的关键核心技术基础研究结构识别

[研究目的]准确识别关键核心技术的基础研究结构,为聚力突破“卡脖子”关键核心技术提供参考。[研究方法]提出了一套用以识别关键核心技术基础研究结构的理论框架--科技知识树,构建了针对“纯基础研究-应用型基础研究-关键核心技术-常规技术”关联的分析方法,通过综合应用复杂网络分析与文本挖掘技术,理清了基础研究与应用研究间的知识流动关系,识别出了关键核心技术的基础研究结构。[研究结果/结论]以集成电路技术为例进行实证分析,识别得到关键核心技术分布于21个领域,涵盖11类应用型基础研究,包括Petri网、算法优化、光子学原理等;14类纯基础研究,包括半导体原理、数字电路建构原理等。经验证,提出的方法能够有效识别支撑技术研发的基础研究结构,为成果转化、技术攻关与基础研究布局提供了参考。

基于文本挖掘的防护用品顾客满意度影响因素研究

随着信息技术和物流技术的迅猛发展,电子商务产品的种类和规模不断扩大。网上购物的在线评论数据呈现出爆炸式增长的趋势,在线评论成为关注的热点。文章以京东平台的口罩、消毒液、洗手液等防护用品为例,通过词频分析、情感倾向分类和主题建模技术,分析影响顾客的满意度因素,并提出建议。实验结果表明,消费者最为关心的是防护用品的价格、品质、使用效果和物流速度。文章结论可以为防护用品维护品牌形象有针对性提升经营策略、提高服务质量、提升物流服务提供参考。

文本挖掘技术下南充旅游产业高质量发展路径研究

随着信息技术发展,大数据与文本挖掘技术成为推动各行业转型的关键。在旅游产业中,这些技术为精准把握市场需求、优化资源配置提供了新路径。南充作为四川三线城市,通过大力发展文旅成功吸引大量游客,旅游产业蓬勃发展。然而,南充旅游亦面临景区发展不均衡、淡旺季差异大等问题。

大模型驱动的学术文本挖掘--推理端指令策略构建及能力评测

大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点,从上下文学习、思维链推理等角度设计推理端指令策略,构建了涵盖文本分类、信息抽取、文本推理和文本生成4个能力维度共6项任务的大模型学术文本挖掘专业能力评测框架,并选取了7个国内外主流的指令调优模型进行实验,对比了不同指令策略的适用范围和不同参数模型的专业能力。实验结果表明,少样本、思维链等复杂指令策略在分类任务上的应用效果并不显著,而在抽取、生成等难度较高的任务上表现良好。千亿级参数规模的大模型经过指令引导,能够取得与充分训练的深度学习模型相近的效果,但对于十亿级或百亿级规模大模型,推理端的指令策略存在明显上限。为了实现大模型向科技情报领域的深层嵌入,现阶段仍需在调优端对模型参数进行领域化适配。

基于文本挖掘的水电工程施工物体打击事故致因分析

为探明水电工程施工过程中物体打击事故的致因及作用关系,提出针对性的事故预防措施,从源头遏制事故发生。遴选水电工程施工物体打击事故调查报告,运用文本挖掘从人、机、环、管4个方面提取14项事故致因。融合关联规则、决策试验和评价实验室(DEMATEL)方法,厘清致因因素间的关联关系,构建重要度分析模型,确定事故近端致因因素。结果表明:水电工程物体打击事故各致因间联系紧密,其中,安全监督检查不到位、违章作业、安全防护措施不完备、安全意识淡薄等致因因素对事故发生具有直接影响作用。现场清理不彻底、安全技术交底不到位、安全教育培训不到位等是诱发事故的深层影响因素,且安全意识淡薄的中心度排名第一,对事故致因系统的影响较大,在实际施工中应着重考虑上述致因因素。

基于文本挖掘的新冠肺炎疫情下医药在线消费者的需求研究

基于新冠肺炎疫情下医药电商交易规模的爆炸式增长,对医药电商在线评论进行文本分析,以某B2C医药电商平台2019—2021年在线评论数据为样本,利用LDA主题模型提取在线评论蕴含的主题,并构建情感词典融合深度学习的情感分析模型,对评论和主题词进行情感分析。研究结果显示:1)消费者网购医药商品始终关注平台的可靠性、物流服务、商品价格、药品的使用效果;2)新冠肺炎疫情爆发之前,消费者对服务态度、商品品牌、购买便捷性有很大关注度;疫情爆发后对感冒类和维生素类药品关注度更高,疫情的爆发会影响消费者的购药决策;后疫情时代,消费者更关注商品性价比、购买快捷性以及药品的品质;3)消费者对于在医药电商平台进行购药整体上表现出积极正面的情感态度;4)负面在线评论主要集中在价格、药效、处方药购买、虚假宣传、物流包装、限购等方面。本研究挖掘出疫情下消费者对于网购医药商品的需求重点和痛点,对医药电商平台改善服务质量提供建设性意见。

基于文本挖掘的跑鞋用户评价及情感分析

为了挖掘消费者在线购买跑鞋时的关注信息,文章用大数据分析视角,以“京东商城”为例按照销量排序分析了前600款跑鞋品牌定位、价格分布、优惠信息、标签占比,使用LDA模型对10万条跑鞋在线评论进行文本挖掘,对商品评论数据进行词频共现分析、主题聚类与情感分析,从品牌、技术和售后服务的维度分析了问题的原因并提出相关建议。研究表明:国产品牌跑鞋在各价位段布局完整,销量高的跑鞋多使用满减和商品券,自营和优惠券标签对跑鞋购买具较为显著的促进作用;消费者购买跑鞋时主要关注外观细节、功能属性、性价比、穿着感受、服务优惠等方面。

基于数理统计和文本挖掘的埋地钢制燃气管道失效分析

近年来燃气管道事故频发,严重威胁周边人民群众生命财产安全。为准确认识埋地钢制燃气管道失效特征及致因,针对性开展风险管控,以某管道燃气公司2018—2021年共计1338条埋地钢制燃气管道失效记录为分析蓝本,采用数理统计方法分析失效总体趋势及管道敷设位置、压力等级、外防腐层类型、失效原因、管龄对应的失效特征;采用文本挖掘技术共计提取26项埋地钢制燃气管道潜在失效致因,通过词云可视化方式分析高频失效致因;构建失效致因共现网络探索不同致因之间的耦合关系,并根据特征向量中心性辨识主要失效致因。结果表明:中压庭院管道是风险管理的重点;腐蚀失效频次与管龄总体呈正相关,且从第4 a开始失效频次快速增长,在第19 a左右达到峰值;土壤腐蚀、防腐层破损、杂散电流、未安装阴极保护系统、管道服役年限较长、管体缺陷、防腐层老化和敷设环境发生变化是埋地钢制燃气管道失效主要致因,是风险管控的关键点。

基于智能文本挖掘的技术水平预测研究——以声呐技术为例

[目的/意义]从开源文献中挖掘关于未来技术水平预测的观点信息,为我国前瞻预判科技风险、吸收利用国外技术专家智慧提供支撑。[方法/过程]设计“未来时间戳”词典,结合该词典和技术领域关键词,制定包含未来技术水平预测信息的文献检索策略。利用搜索引擎和学术文献检索平台获取文献全文,或批量下载文献关键字段信息(标题、摘要、关键词等)。利用模式匹配方法和“技术性能三元组”智能文本挖掘软件,从文献中抽取“未来时间戳”+“技术性能三元组”,并对不同国家、机构的预测结果进行总结归纳。[结果/结论]经过开展声呐技术领域未来技术水平预测实证分析,认为基于文本智能挖掘方法开展技术水平预测是可行的,且相对于趋势外推法、专家咨询法等具有结论权威、可靠、能够利用竞争对手国家专家智慧等优势。[局限]受限于文献全文的可获得性等因素,人工判读工作仍必不可少;在此基础上还可以进一步开展中外未来技术水平对比、技术威胁识别等研究工作。

基于社交媒体文本挖掘的居民低碳出行意向分析

城市交通运输是碳减排的重要领域,其中城市居民出行碳排放占比达到了20%,低碳出行对缓解全球气候变化具有重要意义。了解居民对低碳出行的意向有助于推广该行为,社交媒体平台提供了大量有价值的信息,文章基于新浪微博中的低碳出行博文数据,采用BERT-BiLSTM模型、LDA主题模型的文本挖掘方法分析居民对低碳出行的行为意向和关注主题。结果表明:居民对低碳出行整体上持积极意向;地铁和公交最受欢迎;低碳出行意向是不同因素综合作用的结果;明星效应对低碳出行意向影响显著。研究结论将有助于低碳出行政策的完善。

基于文本挖掘的水利工程施工人员不安全行为影响因素研究

人的不安全行为是引发安全事故的重要原因,为研究影响水利工程施工人员不安全行为的因素,通过文本挖掘技术对280起水利工程施工事故案例进行分析,并借助R语言形成可视化云词图,得到32种不安全行为影响因素。运用Ucinet软件进行共现网络构建和中心度计算,确定影响水利工程施工人员不安全行为的关键因素。

工程思维与创新思维在文本挖掘课程教学中的应用

针对文本挖掘课程知识模块构成和逻辑关系,并结合课程多学科交叉融合的特点,提出在文本挖掘课程中应用工程思维和创新思维的教学方法,明确提出文本挖掘的6个工程环节,并尝试3个多样化的创新路径。

长三角地区慢性病政策的评价与改进——基于文本挖掘与PMC指数模型的分析

长三角地区慢性病政策量化研究对于优化慢性病政策、推进健康中国战略具有重要意义。基于此,选取长三角地区2017-2023年的31项慢性病政策,采用文本挖掘法建立慢性病政策评价指标体系,结合PMC指数模型对长三角地区慢性病政策进行量化评价。研究发现:第一,31项慢性病政策的PMC指数均值为7.06,评价等级为优秀;第二,在31项慢性病政策中,包含完美政策2项、优秀政策16项、可接受政策9项、不良政策4项;第三,各项政策在政策性质、政策时效和政策评价方面得分较高,但在利益相关者、政策目标、保障激励和政策工具方面得分较低;第四,31项政策文本的PMC指数、政策等级不同,其优化路径也有所不同。

基于文本挖掘的专业人才岗位及技能需求分析——以会计专业为例

文章在回顾近年来人才需求分析成果的基础上,设计了一套应用文本挖掘法从网络招聘信息非结构化数据中智能挖掘专业人才岗位及技能需求的分析框架。进一步以会计专业为例,依次构建了会计专业岗位体系、会计专业技能体系,再利用该分析框架针对采集的77029条会计专业人才网络招聘信息进行文本挖掘,分析各岗位需求、技能整体需求和每个岗位特殊需要的技能,为国家制定人才政策、高校专业建设及人才培养、求职者获取社会需求信息提供了借鉴。

基于AutoPhrase-SBERT论文-专利文本挖掘的技术演化研究

[目的/意义]通过对制氢领域的论文和专利文本分析,揭示该领域的技术演化趋势,为科研人员、工程师了解该领域的关键技术和发展趋势提供参考。[方法/过程]采用AutoPhrase-SBERT算法对2000—2022年期间我国制氢领域的论文和专利进行主题提取与识别。通过皮尔逊相关系数对相邻时间窗口下论文-专利主题进行关联计算,并利用桑基图对主题关联性进行可视化,从而揭示我国制氢领域技术演变过程。[结果/结论]该方法能够展示领域技术随时间的变化趋势,并能揭示论文和专利主题之间的关系和相互影响。

地理标志农产品网购意愿影响因素研究——基于京东消费者评论的文本挖掘

[目的/意义]消费者网购地理标志农产品面临的购物环境比传统线下购物更为复杂,在线评论作为网络口碑主要呈现形式很大程度上影响着消费者购买决策。[方法/过程]通过爬取京东平台在线评论,利用SnowNLP情感分析、TF-IDF算法和LDA模型,研究消费者网购地理标志农产品的影响因素。[结果/结论]消费者对于地理标志农产品购物整体表现出积极正面的情感态度。消费者网购地理标志农产品的需求关注点集中在产品质量、价格折扣、电商服务、原产地形象、品牌形象、物流配送六个方面。各个变量对消费者购买意愿的影响存在差异:产品质量>物流配送>电商服务>价格折扣>原产地形象>品牌形象。

AIGC在智慧图书馆文本挖掘与知识服务中的应用研究

阐述了生成式人工智能AIGC与LDA主题分析模型在智慧图书馆文本挖掘和知识服务中的应用,创新性地将二者相结合,旨在揭示其在智慧图书馆环境中的应用前景;分析了济南市图书馆大众点评网读者UGC数据,将济南市图书馆读者评论数据进行了文本清洗和词频统计等预处理,随后利用LDA模型对处理过的数据执行了主题建模,识别并分析了数据中的潜在主题,并通过ROSTCM6可视化软件进行了社会网络和语义网络等可视化分析,然后将潜在主题和高频词作为语料投喂训练过的大语言模型(LLM)为读者提供精准的知识服务输出;指出AIGC和LDA主题分析模型相结合在智慧图书馆知识服务中的应用场景可以实现对大规模图书资源的智能化管理和分析,将图书馆的文献信息资源、用户行为数据和用户偏好信息结合数据治理等技术手段,通过AI大语言模型进行训练后可向读者提供定制化的知识解决方案,并为图书馆的决策提供依据;通过实证研究,最后对AIGC在智慧图书馆建设中的应用场景及在文本挖掘中的挑战和未来发展方向进行了探讨。

基于文本挖掘的图书馆舆情情感分析

随着移动互联网在高校图书馆年轻读者的影响越来越大,新生代读者使用QQ即时通信软件的比例越来越大,对于图书馆QQ群文本信息进行文本挖掘从而了解图书馆的舆情,可以用于图书馆舆情预警,为图书馆决策层提供更强的舆情应对能力。采用网络爬虫技术爬取2022年9月至2022年12月份时间段内的QQ群中聊天记录作为图书馆舆情数据,接着对原始的舆情数据进行数据去重、清洗等数据预处理操作,然后运用清华大学Thulac分词技术提取舆情数据的关键字、计算其权重,并使用WordCloud库进行可视化展示,接下来采用spaCy库给舆情数据计算出具体的情感倾向及分值,最后通过实验来分析图书馆舆情的情感倾向。

基于CiteSpace的高校课程思政研究文本挖掘分析

课程思政是新时代高校思想政治工作的重要内容。近年来,课程思政已成为教学改革研究热点,发文量呈现增长趋势。文章以中国知网数据库中的核心期刊和CSSCI期刊论文为样本,使用引文数据可视化软件CiteSpace对课程思政主题文献进行文本挖掘分析,旨在揭示课程思政研究的演化规律,为高校有效开展课程思政提供参考。研究发现,课程思政领域研究逐渐发展深入,其研究热点由理论阐释向教学实践演进,研究主题呈多元化趋势,但主题之间联系尚不紧密,研究机构的合作亦有待加强。