文本挖掘在药物靶位研究中的应用

针对国外药物靶位研究的相关文献,使用BICOMB2.01软件、g CLUTO软件进行了高被引论文的同被引聚类分析,通过对各类高被引论文及其对应的重要来源文献的标题和摘要进行语义分析,发现该领域当前研究的主要热点包括文本挖掘在预测药物靶位研究中的总体趋势、理论基础、主要方法和主要资源4个方面。

基于文本分析的南瑞集团186客服业务能力优化

南瑞集团186客服平台使用自建ITSM系统,对工单量、用户身份、受理模块进行统计。话务工单直接记录了用户的具体诉求,但由于缺乏分析手段,无法实现对用户需求的精准识别,做到主动服务。为此,通过文本分析和挖掘技术实现话务工单的信息提取,进而实现信息系统、业务和用户的画像分析,进一步提升南瑞集团186客服平台业务能力和服务质量。

航天质量大数据整理与挖掘应用研究

针对航天多年积累的大量不同形式与格式质量数据的电子化、信息化处理需求,以及大数据应用趋势要求,给出了基于文本挖掘分析技术的航天质量数据整理步骤与应用方向,该流程与方法可将各单位的历史质量数据进行有效的规范整理,并用于航天产品的质量问题隐患分析、航天产品研制单位的质量能力水平评价等方向。

商品主观评论的情感细分类模型研究

在现有褒贬性情感分类的研究中,缺乏对商品具体属性情感倾向的分析。基于此,建立细分类模型,将情感分类分为初分类和细分类两个过程。初分类确定商品评论的整体情感倾向,根据初分类的结果对商品的各个属性再次进行情感分类,以确定具体属性的情感倾向。从而消费者无需阅读具体的文本评论,就可以全面直观地了解商品,缩短做出购买决策的时间,降低决策的复杂度。该模型可作为网上商品销售的一个扩展功能使用,并利用酒店评论文本检测了模型的有效性。同时,论文通过对四种经典的特征算法的测试,发现在情感细分类中互信息(Mutual Information,MI)达到了更高的准确度。

中国新闻传播学研究的知识谱系：议题、方法与理论(1998—2017)

1998年,新闻学由:级学科上升为一级学科新闻传播学。本研究试图探究近20年来中国新闻传播学研究总体状况,尤其是研究方法和理论的使用情况以及地区之间的差异。通过使用文本挖掘(n=40398)和内容分析(n=3000)相结合的方法,对9种新闻传播学学术期刊在年间刊载的论文进行研究后发现,论文数量先升后降,议题分为新闻传播类和编辑出版类;值得注意的是,90%以上的论文没有研究方法,90%以上的论文不包含理论:此外,东中西部三个地区的论文在研究方法、理论使用上并没有显著差异,但是在数量上存在明显的不均衡,并且在研究议题上形成各自的研究特色。