【摘 要】
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[目的/意义]探究在新冠肺炎疫情期间的文献主题演化规律,不仅可以细粒度地揭示疫情在各领域的热点话题和演化路径,还可以为政府应急响应提供决策支持.[方法/过程]文章引入话题检测及跟踪技术(TDT)对文献主题进行自动检测和跟踪,挖掘文献中的主题分布及演化路径.融合自动编码器和Word2vec进行文本特征提取,并利用K-means和余弦相似度计算进行主题演化研究,同时结合LDA模型优化话题模型.[结果/结论]实验结果证明,文献主题词随时间变化较为明显,且与实际较为相符,疫情初期集中在“武汉市”,逐渐从“远程劳动
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,南京 210094;江苏省社会公共安全科技协同创新中心,南京 210094
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[目的/意义]探究在新冠肺炎疫情期间的文献主题演化规律,不仅可以细粒度地揭示疫情在各领域的热点话题和演化路径,还可以为政府应急响应提供决策支持.[方法/过程]文章引入话题检测及跟踪技术(TDT)对文献主题进行自动检测和跟踪,挖掘文献中的主题分布及演化路径.融合自动编码器和Word2vec进行文本特征提取,并利用K-means和余弦相似度计算进行主题演化研究,同时结合LDA模型优化话题模型.[结果/结论]实验结果证明,文献主题词随时间变化较为明显,且与实际较为相符,疫情初期集中在“武汉市”,逐渐从“远程劳动”过渡到“疫苗”,研究集中在疫情防控、经济舆情和医疗卫生3个方面.TDT技术的引入能够系统地完成新冠肺炎疫情文献主题检测和跟踪任务,多维度话题模型能较好适应研究主题不断变化的情况.
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