【摘 要】
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[目的]在科技情报资源快速增长的环境下,通过大文本数据分析快速发现研究主题,且进一步挖掘各研究主题下的技术发展与变化,对做出全面快速响应的科技情报工作有着重要的意义
【机 构】
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中国科学院文献情报中心,中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系
【基金项目】
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NSTL基金项目“面向国家重点研发计划的专题情报服务”(项目编号:2018XM06).
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[目的]在科技情报资源快速增长的环境下,通过大文本数据分析快速发现研究主题,且进一步挖掘各研究主题下的技术发展与变化,对做出全面快速响应的科技情报工作有着重要的意义。[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
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