基于关键词图的社交话题抽取及情感极性判别

研究结合社交媒体特点,充分考虑标签文本和内容文本信息,融合了传统的LDA话题模型对社交文本信息进行话题聚类,从而实现了对社交数据的话题发现,与此同时,文章提出了基于关键词图模型构建话题特征,并结合支持向量机模型进行文本情感极性判别。研究在开放微博数据集和COAE2014公开评测数据上进行了相关实验,实验证明了有效的关键词图模型能进一步克服中文语义的模糊性和歧义性。

改进TextRank的文本关键词提取算法

关键词提取作为自然语言处理(NLP)的重要步骤,其作用是挖掘文本主题,通过几个词高度概括文本内容,在信息检索、文本挖掘中应用广泛。选出的关键词必须包含以下3个特性:易于理解、与文本高度关联、能很好地覆盖文本内容。对TextRank算法进行改进,将一段文本分成若干部分,对其中的每个部分构建关键词图,并在每一部分中提取若干关键词,最后根据词频、长度、位置和词性等综合因素进行打分,选出最终的关键词。通过实验得出,该算法相比传统的TextRank算法准确率提高了2.3%。改进TextRank算法改善了传统Tex⁃tRank算法将文本按句子划分,且划分过于细致,造成句子之间联系被割裂的现象,提高了算法效率。

思维导图在初中英语写作教学中的应用

在新课标的改革下,为了让教学工作更加顺利地展开,使学生的学习效率得到提高,思维导图的使用是必要的。本文介绍初中英语写作教学中遇到的问题,提出解决办法,陈述思维导图在学生中怎样开发学生的创造力,培养发散思维。

一种带时间轴的热门关键词云图的设计与实现

关键词云图是对关键词集合及其使用频次运用类似标签云图的可视化技术进行可视化展示的结果,在图书馆个性化服务中起着重要作用。在详细介绍标签云图相关研究成果的基础上,借鉴标签云图的设计,采用标准标签云图的设计思想和原则,并兼融第二代标签云图的设计理念,设计和实现一种基于高校图书馆MELINETS Ⅱ系统的、带时间轴的热门关键词云图,以便从中了解读者兴趣和需求热点的变化趋势,为图书馆个性化信息服务提供参考依据。

基于CiteSpace的建筑节能研究热点与趋势分析

在碳达峰、碳中和背景下,建筑节能一直大家关注的热点,为了全面把握建筑节能领域的研究热点及演练趋势,本文基于CiteSpace软件,依据中国知网的4688篇文献,绘制关键词共现图。结果表明:建筑节能的研究热点主要在既有建筑的公共建筑、居住建筑上。研究趋势主要从北方地区的保温供暖到既有建筑的提质改造,文献数量在2007-2011年间达到峰值;近些年来,在往年的基础上,从建筑节能转为节能与低碳并重,从政府主导转变到偏重于市场机制以及鼓励多方主体参与的多元化发展,并且随着建筑节能在公共建筑、既有建筑、绿色建筑等重点专项工作成效显著,即便建筑节能文献的数量呈现下降趋势,但也说明建筑节能的研究已经存在实现的可能性。

我国微纪录片研究的科学知识图谱分析

随着微时代的到来,微小说、微电影、微视频、微博、微信等"微"成员不断发展壮大,人们似乎已经习惯利用碎片化的时间来接收信息。我国纪录片发展契合微时代的新媒体环境产生了微纪录片这一新样态,为可视化地展现我国微纪录片研究现状、热点、趋势,文章以中国知网中217篇微纪录片研究文献为数据来源,用作者合作、机构合作、关键词共现、关键词聚类、时间线与时区图可视化地呈现我国微纪录片研究知识图谱。

区域协同创新研究现状、热点与前沿分析

区域协同创新能够促进区域间创新要素流动和创新资源整合,是实现区域合作共赢的重要手段。文中运用CiteSpace和R语言工具,基于SSCI和CSSCI、北大中文核心引文索引数据库对区域协同创新领域相关文献进行可视化分析,探索区域协同创新领域的研究现状、研究热点、研究前沿及异同点。研究结果表明:较国际而言,国内区域协同创新研究起步较晚,发文量和研究学者数量均较少,但整体呈上升趋势。区域协同创新绩效和区域协同创新系统研究是国内、国际区域协同创新领域共同关注的内容,此外,国内还重点探究了产业协同创新研究,国际上则重点强调了区域绿色协同创新研究。未来国内区域协同创新领域应积极拓展区域协同创新绩效提升路径研究范围,强化区域绿色协同创新研究,重视区域协同创新政策研究。

结构信息增强的文献分类方法研究

[目的/意义]针对传统文献分类方法未能充分利用文献结构信息的问题,本文提出使用关键词-文献图网络构建文献之间的结构信息,并用于增强传统基于文献内容的分类方法。[方法/过程]本文借助图卷积神经网络建模关键词-文献图数据,学习文献在图网络中的节点表示。同时使用Bert+BiLSTM学习文献的内容表示。然后,我们将文献的节点表示与内容表示进行拼接,得到融合文献结构信息和文本语义信息的表示,并基于该表示开展文献分类。[结果/结论]实验结果表明,文献的结构信息能够提升文献分类的性能,但单一的结构信息并不能很好地实现文献分类。通过错误分析,我们发现模型在处理包含新兴交叉科学和新概念的文献时容易出现分类错误,表明模型在处理这类数据时还有一定的局限性,是未来需要继续优化的方向。

苏州人工智能产业发展的基础与对策研究

人工智能是科技和产业竞争前沿,是政府、企业争夺的产业战略高地。利用关键词抽取,分析了苏州市科技政策涉及人工智能的技术、机构、平台、产业的规划,以及细分领域的聚焦。参考乌镇指数,比较了发达城市人工智能总体情况和细分领域,确立了苏州在全国人工智能产业的总体和细分领域定位。统计企业研发项目、基础研究项目、科技论文发表情况,对苏州市应用研发、基础研究和人才储备情况做出推断。结论建议发挥城市禀赋,以人工智能促进先进制造,统筹资源强化产业生态,加强人才梯队建设,赢得人工智能产业的竞争。

基于美团外卖用户在线评论的情感分析研究

以美团外卖为研究平台,爬取美团外卖用户数据,对数据进行预处理,利用百度AI开放平台进行情感分析得到评论数据的情绪值,在此基础上检验评论数据的情感倾向和打分评价的相关性,并进一步了解在不同等级的城市中消极情绪是否有差异,以及一些门店消极情绪高于积极情绪的原因。最后根据分析的结果对商家、消费者和美团平台提出合理性的建议。

新中国70年中国情境下人力资源管理研究知识图谱及展望

本文借助可视化技术,通过关键词共现、聚类分析、文献共引分析等,定量地展示了新中国70年(1949—2018)国际和国内中国情境下人力资源管理领域研究的演进。基于该主题年度发文量将该领域SSCI期刊国际研究划分为二阶段:1990—2008年、2009—2018年,将该领域CSSCI期刊国内研究(1998年之前为CNKI期刊,仅占之后的13%)分为三阶段:引入探索阶段(1981—1997年)、系统深化阶段(1998—2008年)、同步创新阶段(2009—2018年)。对国内外中国情境下人力资源管理的研究论文进行共现分析,补充和验证既往基于定性综述的研究结论,定量地展示人力资源管理领域研究演进;通过比较不同阶段的研究热点,揭示我国人力资源管理研究前沿随时间变化的动态过程;最后,基于关键词战略图,对中国情境下人力资源管理研究热点的未来趋势进行了展望。

新中国成立70年来劳动关系研究知识图谱与演进--基于1949-2018年间5820篇文献的计量分析

本研究选取CNKI数据库以劳动关系为主题的论文作为研究样本,运用CiteSpace等科学可视化工具,绘制中国劳动关系研究的关键词共现知识图谱及关键词战略图,展示该领域研究全景、发展轨迹、研究热点和趋势。研究发现:1949-1994年,该领域主要研究多元化劳动关系时期的劳动关系发展;1995-2007年,劳动法和劳动合同法成为研究的重点领域;2008-2018年,重点关注劳动者权益保障和集体协议方面的内容。劳动关系未来研究热点是新时代背景下的劳动关系和谐发展理论与实证研究。

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