[1]李牧南 王雯殊.基于文本挖掘的人工智能科学主题演进研究*[J].情报杂志,2020,(06):82.
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基于文本挖掘的人工智能科学主题演进研究*()
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《情报杂志》[ISSN:1002-1965/CN:61-1167/G3]

卷:
期数:
2020年06期
页码:
82
栏目:
出版日期:
2020-06-07

文章信息/Info

Title:
Research on the Topic Evolution of Artificial Intelligence Based on Text Mining
作者:
李牧南 王雯殊
华南理工大学工商管理学院 广州 510641
关键词:
人工智能主题建模文本挖掘科学主题演化LDA
摘要:
[目的/ 意义] 人工智能相关的科学主题已经逐渐扩散到众多科学领域,这也导致人工智能科学的科学外延和学术边界不断被拓展,其分支主题也处于动态演进中;因此,分析人工智能科学主题演变就具有较为重要的情报和管理意义。[方法/ 过程] 为了进一步呈现和绘制人工智能相关科学主题的演进模式,一个基于LDA ( LatentDirichlet Allocation)和主题邻近度计算的文本挖掘方法被提出,尝试从文本建模视角呈现人工智能科学主题的演变趋势。[结果/ 结论]通过采集超过22 万篇与人工智能相关的研究文献,人工智能主题的演进模式得到了部分刻画和分析,这对于当前人工智能相关研究热点的预测与评估,以及相关政策制定或许具有一定的参考价值。

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更新日期/Last Update: 1900-01-01