【摘 要】
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科学技术的发展为文献及学者的管理提出了新的挑战,为解决海量科技文献及学者的自动管理,文中提出了一种基于SL-LDA的领域标签获取方法。在海量科技文献的基础上,分析科技文
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所,国家经济安全预警工程北京实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772081,61602044),科技创新服务能力建设-科研基地建设-北京实验室-国家经济安全预警工程北京实验室项目(PXM2018_014224_000010)
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科学技术的发展为文献及学者的管理提出了新的挑战,为解决海量科技文献及学者的自动管理,文中提出了一种基于SL-LDA的领域标签获取方法。在海量科技文献的基础上,分析科技文献数据的分布特点,通过引入科技文献的词频特征构建了SL-LDA主题模型,利用该主题模型对同一学者的科技文献进行"主题-短语"抽取,获得初始领域关键词。接着引入领域体系,对主题模型的抽取结果与体系标签进行向量表征,经过位置特征加权后使用相似度进行体系映射,最终获得学者的领域标签。实验结果表明,在同样的文献数据量下,SL-L
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