基于论文标题的学科研究主题动力学分析

【目的/意义】针对中文学术文献数字化资源不完备、信息数据项可用度低的现状,建立了面向论文标题的学科研究主题动力学建模框架,为开展科学计量、把握相关学科研究主题的演化脉络与发展趋势提供了分析手段。【方法/过程】该框架综合运用了自然语言处理、最小描述长度原理、单词向量表示、无监督聚类与卷积神经网络分类器等技术,解决了常规主题建模方法应用于论文标题时面临的分词精度不够、数据稀疏、主题归属难确定等问题,并以改革开放以来思想政治教育研究论文的标题大数据为例进行了演示计算。【结果/结论】实验计算,验证了方法框架的可行性,揭示了四十年来思想政治教育研究主题的分布和演进,为新时代思想政治教育创新发展提供了基点和靶标。