【摘 要】
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如何从科技文献数据中获取有效的信息,提升知识发现的能力是当前科学学研究中甚为关注的热点问题。大量相关的分析技术与方法均围绕自然语言处理技术所获取的"主题词"展开。
【基金项目】
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科技部创新方法工作专项(2011IM010500);科技情报项目(Q172011A001)
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如何从科技文献数据中获取有效的信息,提升知识发现的能力是当前科学学研究中甚为关注的热点问题。大量相关的分析技术与方法均围绕自然语言处理技术所获取的"主题词"展开。然而,一般情况下,从科技文献数据中获取的主题词数量庞大,人工清洗几无可能,软件清洗亦缺乏可信度。本文以文献计量学方法为基础,构建了包括停词表、模糊语义处理、关联规则、词频与文档频次转换以及聚类分析在内的半自动化"主题词簇"方法体系,实现了以定量方法为主、定性方法为辅的主题词清洗、合并与聚类方案,旨在为技术竞争情报分析提供更为精准的主题词词表。本文以Derwent专利数据库中国"光伏电池"领域的科技文献为例,展开实证研究,验证了方法的科学性与有效性。
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