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我国省级科技管理部门官网文本数据的主题建模分析研究
被引量:
2
1
作者
赵钰潇
化柏林
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2020年第11期116-121,168,共7页
科技情报领域的文本呈现出多源异构的特征,且对于不同省份的科技情报数据,往往同时包含多种不同的主题。文章使用各个省、自治区和直辖市的科技厅局公开数据,使用经过Word2vec进行词向量转换后的LDA2vec进行主题建模,并对结果进行分析...
科技情报领域的文本呈现出多源异构的特征,且对于不同省份的科技情报数据,往往同时包含多种不同的主题。文章使用各个省、自治区和直辖市的科技厅局公开数据,使用经过Word2vec进行词向量转换后的LDA2vec进行主题建模,并对结果进行分析。首先从科技厅官网上爬取多种数据,并进行整合与清洗。随后对数据进行分词和词性标注以进行进一步的筛选。最后通过LDA2vec方法进行建模,并针对各省主题词进行共性分析和差异性分析。通过分析,各个省份的科技情报主题呈现"大同小异"的特点,既有共同的热点主题,反映出对国家政策的一致性和科技发展的时代特点,也有各自突出的主题,反映出区域的管理侧重和发展特色。
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关键词
科技情报
文本分析
政策文本计算
主题建模
科技管理部门
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题名
我国省级科技管理部门官网文本数据的主题建模分析研究
被引量:
2
1
作者
赵钰潇
化柏林
机构
北京大学信息管理系
出处
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2020年第11期116-121,168,共7页
基金
国家社会科学基金项目“基于多源数据融合的情报用户需求探测研究”的阶段成果之一,项目编号:17BTQ066。
文摘
科技情报领域的文本呈现出多源异构的特征,且对于不同省份的科技情报数据,往往同时包含多种不同的主题。文章使用各个省、自治区和直辖市的科技厅局公开数据,使用经过Word2vec进行词向量转换后的LDA2vec进行主题建模,并对结果进行分析。首先从科技厅官网上爬取多种数据,并进行整合与清洗。随后对数据进行分词和词性标注以进行进一步的筛选。最后通过LDA2vec方法进行建模,并针对各省主题词进行共性分析和差异性分析。通过分析,各个省份的科技情报主题呈现"大同小异"的特点,既有共同的热点主题,反映出对国家政策的一致性和科技发展的时代特点,也有各自突出的主题,反映出区域的管理侧重和发展特色。
关键词
科技情报
文本分析
政策文本计算
主题建模
科技管理部门
Keywords
science and technology intelligence
text analysis
policy text computing
topic modeling
science and technology management department
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国省级科技管理部门官网文本数据的主题建模分析研究
赵钰潇
化柏林
《情报理论与实践》
CSSCI
北大核心
2020
2
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