NSL OpenIR  > 中国科学院文献情报中心(北京)  > 情报研究部
文本预处理后的LDA模型主题发现与技术演进研究
王丽; 沈湘
2019-04
Source Publication农业图书情报
Volume2019Issue:4Pages:19-28
Abstract

[方法]针对大文本数据,利用Python实现了文本预处理后的LDA模型主题发现与技术演进,首先构建文本预处理泛化模型,实现技术词自动识别处理;然后基于技术词进行LDA模型构建及可视化,来识别研究主题;最后基于技术词构建技术演进的计算模型,来进一步挖掘技术的发展与变化。[结果]文章以SiC技术领域43621项专利为分析对象进行了实践,包括文本预处理、主题发现及可视化、某主题下技术发展和变化分析等全流程[局限]文章提出的LDA各主题下技术演进模型中,文档只与其相关度最大的主题关联,尚未对文档多主题关联情况下的演进效果进行对比,后续有待进一步优化验证。[结论]文章提出的方法对快速全面把握一个科技领域有着重要作用,通过主题的识别以及主题之下的技术发展变化,可以以不同的颗粒度去研究一个科技领域,并对后续的调研分析提供有价值的线索。 

KeywordLda模型 技术演进 文本预处理 可视化 技术词自动识别
DOI10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2019.03.19-0342
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Language中文
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.las.ac.cn/handle/12502/10799
Collection中国科学院文献情报中心(北京)_情报研究部
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GB/T 7714
王丽,沈湘. 文本预处理后的LDA模型主题发现与技术演进研究[J]. 农业图书情报,2019,2019(4):19-28.
APA 王丽,&沈湘.(2019).文本预处理后的LDA模型主题发现与技术演进研究.农业图书情报,2019(4),19-28.
MLA 王丽,et al."文本预处理后的LDA模型主题发现与技术演进研究".农业图书情报 2019.4(2019):19-28.
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