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基于BERTopic主题模型的锂电池前沿监测及主题分析研究 被引量:1
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作者 周洪 俞海龙 +1 位作者 王丽平 黄学杰 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期406-416,共11页
随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制... 随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制了锂电池领域的主题图,识别了新兴研究主题和高被引主题。结果表明,锂电池研究活动正显著加速,锂硫电池、锂枝晶生长抑制、电池回收和金属回收等新兴主题快速发展,而材料研究如二硫化钼纳米材料、氧化铁电极材料则具有显著的高学术影响力。研究还探讨了《锂电池百篇论文点评系列》对当前锂电池研究主题的监测情况,该系列对多数科学技术主题有良好覆盖。本研究为锂电池领域的主题监测提供了新方法,为政策制定和技术研发提供了情报支持,并为“锂电池百篇论文点评”系列的后续研究提供了参考。 展开更多
关键词 锂电池 BERtopic 新兴主题 高被引主题 前沿监测
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基于BERTopic的科技人才政策文本主题识别与量化分析——以东北三省为例 被引量:6
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作者 苗宏慧 全情爽 舒心 《现代情报》 北大核心 2025年第4期110-121,共12页
[目的/意义]新时代东北全面振兴取决于科技人才的有力支撑,科技人才政策是推动科技创新与人才发展的重要制度保障。通过对科技人才政策进行系统的量化分析,旨在准确把握区域科技人才政策的框架结构和动态特征,为深化政策供给侧改革提供... [目的/意义]新时代东北全面振兴取决于科技人才的有力支撑,科技人才政策是推动科技创新与人才发展的重要制度保障。通过对科技人才政策进行系统的量化分析,旨在准确把握区域科技人才政策的框架结构和动态特征,为深化政策供给侧改革提供决策参考。[方法/过程]本研究以黑龙江省、吉林省、辽宁省三省的科技人才政策文本为研究对象,运用BERTopic模型对其政策文本进行主题识别、关键词提取、相似度计算等,在此基础上开展各省政策主题的纵横向比较,并与粤苏浙鲁等发达省份的政策进行对比分析。[结果/结论]东北三省科技人才政策已形成了以人才引进、培养、使用、评价、激励、服务为主线的政策体系,但与发达省份相比,在政策供给、需求牵引、针对性等方面还存在不足。据此,本研究提出,东北三省应立足区域实际,提升人才政策的系统性、精准性、时效性,聚焦政策供给、需求牵引、区域特色等关键问题,在人才政策的集成优化、创新发展上持续发力,以新时代人才政策变革引领和保障全面振兴、高质量发展。 展开更多
关键词 科技人才政策 主题识别 BERtopic模型 对比分析 东北振兴 政策供给
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基于BERTopic模型的我国医学人工智能领域的主题识别与内容分析 被引量:1
3
作者 袁永旭 王涟 +2 位作者 殷彩明 孙一凡 陈俊冶 《中国数字医学》 2025年第4期89-96,共8页
目的:从主题识别和发展演化两个角度对我国医学人工智能的研究现状进行梳理分析,为学者进行相关研究提供借鉴和参考。方法:首先从中国知网、万方数据和维普网三大数据库中获取2012年-2023年我国医学人工智能领域的相关文献,再利用BERTo... 目的:从主题识别和发展演化两个角度对我国医学人工智能的研究现状进行梳理分析,为学者进行相关研究提供借鉴和参考。方法:首先从中国知网、万方数据和维普网三大数据库中获取2012年-2023年我国医学人工智能领域的相关文献,再利用BERTopic模型挖掘医学人工智能领域的研究主题和发展演化趋势。结果:研究主题覆盖基础医学至临床实践的完整链条,体现学科复杂性与多维性;核心方向聚焦医学教育与基础研究、临床技术创新、医疗数据挖掘及公共卫生管理四大领域;热点呈分化趋势,医学影像与网络模型研究、医学人工智能教育研究热度显著,精准医学与医疗数据挖掘具备发展潜能。结论:本研究揭示了医学人工智能领域主题动态与前沿方向,为优化学科布局、引导资源投入及推动技术转化提供参考依据。 展开更多
关键词 医学人工智能 BERtopic模型 主题分析 主题挖掘
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融合BERTopic和大语言模型的大数据安全与治理主题演化研究
4
作者 邓胜利 贾瑞琪 王少辉 《情报科学》 北大核心 2025年第9期12-18,30,共8页
【目的/意义】数智时代,大数据安全与治理的统筹研究成为当前的研究热点与重点问题。本文通过对大数据安全与治理领域中的研究主题进行挖掘,探究该领域的核心议题、发展趋势以及演化轨迹。【方法/过程】梳理考证该领域已有文献,利用中... 【目的/意义】数智时代,大数据安全与治理的统筹研究成为当前的研究热点与重点问题。本文通过对大数据安全与治理领域中的研究主题进行挖掘,探究该领域的核心议题、发展趋势以及演化轨迹。【方法/过程】梳理考证该领域已有文献,利用中国知网(CNKI)数据,对2012—2024年间大数据安全与治理相关核心期刊文献,采用改进BERTopic主题模型与GPT-4协同分析框架,挖掘文本隐含的研究主题及重要性,展示主题内容的动态演化过程与趋势。【结果/结论】研究发现大数据安全与治理领域呈现出理论与实践交互演进、多维安全深化拓展、安全与发展动态平衡三个主要演化特征,以此为基础提出完善大数据领域特色化发展的未来展望。【创新/局限】本研究引入大语言模型来深入挖掘出大数据安全与治理领域研究主题及其演化特征,未来将着眼于新兴技术治理与安全领域,以期实现大数据“善治”。 展开更多
关键词 大数据安全 数据治理 主题建模 主题演化 大语言模型
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基于BERTopic和长短期记忆网络(LSTM)模型的政策主题挖掘与预测研究——以工业互联网政策为例 被引量:1
5
作者 李艳 辛云丽 《科技管理研究》 2025年第9期31-41,共11页
通过对政策文本进行主题挖掘并预测其发展趋势,有助于明晰政策重点和趋势,为完善相关领域政策体系提供参考。首先从主题内容视角出发,引入新兴BERTopic模型挖掘潜在主题;其次增加时间维度,构建动态主题模型,从主题频率方面刻画主题演化... 通过对政策文本进行主题挖掘并预测其发展趋势,有助于明晰政策重点和趋势,为完善相关领域政策体系提供参考。首先从主题内容视角出发,引入新兴BERTopic模型挖掘潜在主题;其次增加时间维度,构建动态主题模型,从主题频率方面刻画主题演化趋势;再次,构建支持度指标,应用长短期记忆网络(LSTM)模型对政策热点进行定量预测,并与传统时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)对比以验证模型拟合效果;最后以工业互联网领域2016—2023年发布的1304篇政策为例进行实证检验。检验结果表明,工业互联网相关政策可细分为15个核心主题,聚焦于创新应用、网络体系、平台建设、安全保障、资金奖励五大方面,随着时间的推移,工业互联网由初期的摸索借鉴转为规模化应用,政策主题也渐趋丰富。未来,数字赋能标杆平台、新型工业化信息化、标识解析体系的贯通应用或将成为热点方向,主题热度较高。 展开更多
关键词 BERtopic 政策文本 主题预测 长短期记忆网络 工业互联网
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基于BERTOPIC模型的数据要素领域主题挖掘与内容分析
6
作者 杨智勇 王慧 《图书馆理论与实践》 2025年第6期78-89,126,共13页
文章以中国知网数据库中数据要素研究文献为例,利用BERTopic模型系统解构国内数据要素的核心研究主题与研究方向。研究发现该领域在数据产权、数据交易、数据治理等微观主题上表现出由表及里的深化研究态势;整体研究趋势变化受政策和社... 文章以中国知网数据库中数据要素研究文献为例,利用BERTopic模型系统解构国内数据要素的核心研究主题与研究方向。研究发现该领域在数据产权、数据交易、数据治理等微观主题上表现出由表及里的深化研究态势;整体研究趋势变化受政策和社会发展需求驱动特征明显,在“顶层设计—实施路径”的双向互动中形成了多层次分析框架;学科交叉属性显著,未来学者开展相关研究可采用跨学科式研究,整合多元方法论,推动数据要素领域研究向多维化、系统化方向深化发展。 展开更多
关键词 数据要素 研究主题 BERtopic 主题模型
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基于BERTopic的生成式人工智能主题图谱与演化分析
7
作者 冯丹娃 王金舟 《情报科学》 北大核心 2025年第6期71-81,共11页
【目的/意义】自2022年底OpenAI发布ChatGPT以来,生成式人工智能在多个领域有了快速发展。厘清生成式人工智能在学术界的研究主题结构及其演化趋势,以揭示该领域研究热点的动态变化规律与未来发展方向。【方法/过程】运用BERTopic主题... 【目的/意义】自2022年底OpenAI发布ChatGPT以来,生成式人工智能在多个领域有了快速发展。厘清生成式人工智能在学术界的研究主题结构及其演化趋势,以揭示该领域研究热点的动态变化规律与未来发展方向。【方法/过程】运用BERTopic主题模型进行文本语义嵌入、UMAP降维与HDBSCAN密度聚类,并结合动态主题分析,精准识别研究主题并绘制主题演化路径。【结果/结论】识别出智能教育技术、风险与技术治理、智能内容服务等20个具体研究主题并绘制主题图谱,呈现出研究热点由技术探索逐步转向应用细化的演化趋势。其中,智能教育领域长期处于研究热点中心,风险治理主题稳步升温。动态分析发现,主题演化存在明显的聚合与分化路径,体现了跨学科融合与主题专业化的双重特征。【创新/局限】技术与方法的双重创新,提高了研究结果的可视性与解释力。然而,研究数据来源的单一性可能导致某些研究主题未被充分覆盖。 展开更多
关键词 生成式人工智能 BERtopic模型 动态主题分析 主题图谱 演化分析
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基于BERTopic模型的国内外数字学术服务的主题挖掘与演化分析
8
作者 郭顺利 张义文 初亚平 《图书馆学研究》 北大核心 2025年第9期2-13,23,共13页
当前数字学术服务正处于技术迭代与生态重构的关键阶段。系统性梳理国内外数字学术服务的研究热点主题与演化趋势,有利于为数字学术服务的转型和未来研究提供理论参考。利用BERTopic模型分别对国内外数字学术服务领域进行主题挖掘与演... 当前数字学术服务正处于技术迭代与生态重构的关键阶段。系统性梳理国内外数字学术服务的研究热点主题与演化趋势,有利于为数字学术服务的转型和未来研究提供理论参考。利用BERTopic模型分别对国内外数字学术服务领域进行主题挖掘与演化趋势分析,结果表明,国外研究更关注技术压力与伦理问题、数字学术交流模式、数字教育等方面,国内研究则侧重于数字人文实践与图书馆转型领域。未来,生成式人工智能驱动下的数字学术服务、社交媒体场景下的数字学术传播、数字学术空间建设等有望成为热门研究方向。 展开更多
关键词 BERtopic 数字学术服务 主题挖掘 研究热点 演化趋势
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基于BERTopic模型的高校图书馆阅读推广主题研究及主题热度分析
9
作者 申胡日查 《情报探索》 2025年第5期18-26,共9页
[目的/意义]利用BERTopic模型对高校图书馆阅读推广研究成果进行主题提取,梳理高校阅读推广主题及研究方向、演变趋势,探索研究发展的方向。[方法/过程]首先,从CNKI数据库检索并下载“高校图书馆阅读推广”相关的所有期刊论文并删除与... [目的/意义]利用BERTopic模型对高校图书馆阅读推广研究成果进行主题提取,梳理高校阅读推广主题及研究方向、演变趋势,探索研究发展的方向。[方法/过程]首先,从CNKI数据库检索并下载“高校图书馆阅读推广”相关的所有期刊论文并删除与主题无关的内容形成研究数据集。然后,以论文的关键词构建自定义字典,利用Python对数据集进行停用词处理并分词。最后,利用BERTopic模型挖掘主题、研究趋势、并展现主题研究热度变化。[结果/结论]模型识别出新媒体阅读推广、阅读服务、阅读行为、微信阅读推广等高频率研究主题。根据主题内容归纳出基础理论研究、评估评价体系研究等研究方向并识别出“红色阅读推广”“短视频阅读推广”等热门研究主题。 展开更多
关键词 主题建模 BERtopic 主题识别 研究主题 研究方向
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基于BERTopic模型的美国国防部关键科技资助项目主题挖掘与演化分析
10
作者 杨阳 郑禧潓 +1 位作者 张雯 李刚 《图书与情报》 北大核心 2025年第5期34-46,共13页
美国作为全球科技和军事强国,其科技研发资助策略和方向对全球科技格局具有深远影响。文章基于BERTopic主题模型对2015年-2024年美国国防部关键科技资助项目进行主题挖掘和演化趋势分析,从主题分布及动态演化趋势角度对美国关键科技资... 美国作为全球科技和军事强国,其科技研发资助策略和方向对全球科技格局具有深远影响。文章基于BERTopic主题模型对2015年-2024年美国国防部关键科技资助项目进行主题挖掘和演化趋势分析,从主题分布及动态演化趋势角度对美国关键科技资助的战略布局及其构成因素进行了实证分析和系统梳理。美国国防部关键科技资助项目涵盖83个主题,大多数主题在时间维度上的频率变化相对平稳,仅少数主题呈现出显著波动或快速增长态势,体现了美国“集中资源突破核心领域,广泛布局孕育未来方向”的关键技术资助战略。总体来看,美国国防部在推进科技创新的过程中实现了基础研究与应用研究的协同并进,构建起以国家安全为导向的前沿技术生态体系。 展开更多
关键词 美国国防部 关键科技资助项目 主题挖掘 动态演化分析 BERtopic主题模型
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GenAI教育应用的未来:基于改进后的BERTopic工具的主题建模
11
作者 胡艺龄 陈煜 +1 位作者 何雨桐 顾小清 《现代教育技术》 2025年第7期44-53,共10页
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)技术及其应用的加速渗透,为全球人才竞争格局带来更多不稳定因素,其引发的变革正在重新定义知识、定义学习。囿于视角与方法的局限,目前针对GenAI赋能教育的综述研究尚未充分... 生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)技术及其应用的加速渗透,为全球人才竞争格局带来更多不稳定因素,其引发的变革正在重新定义知识、定义学习。囿于视角与方法的局限,目前针对GenAI赋能教育的综述研究尚未充分挖掘文本之间的深层语义,也未建构系统性的应用框架。对此,文章探索性地从结构调整和算法选型两个方面对自动化主题建模工具BERTopic进行改进,设计了改进后的BERTopic主题聚类流程,并通过对比分析验证了改进后的BERTopic的主题聚类效果。应用改进后的BERTopic工具,文章从主题核心特征、演变趋势和层次关系三个方面剖析了GenAI教育应用的主题聚类结果,在此基础上建构了GenAI教育应用的主题模型。文章的研究对主题建模工具进行了探索性应用,拓展了GenAI教育应用的视角,可为推动GenAI赋能教育提供理论参考。 展开更多
关键词 生成式人工智能 BERtopic 人工智能教育应用 主题聚类
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Optimized quantum random-walk search algorithm for multi-solution search 被引量:1
12
作者 张宇超 鲍皖苏 +1 位作者 汪翔 付向群 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第11期133-139,共7页
This study investigates the multi-solution search of the optimized quantum random-walk search algorithm on the hypercube. Through generalizing the abstract search algorithm which is a general tool for analyzing the se... This study investigates the multi-solution search of the optimized quantum random-walk search algorithm on the hypercube. Through generalizing the abstract search algorithm which is a general tool for analyzing the search on the graph to the multi-solution case, it can be applied to analyze the multi-solution case of quantum random-walk search on the graph directly. Thus, the computational complexity of the optimized quantum random-walk search algorithm for the multi-solution search is obtained. Through numerical simulations and analysis, we obtain a critical value of the proportion of solutions q. For a given q, we derive the relationship between the success rate of the algorithm and the number of iterations when q is no longer than the critical value. 展开更多
关键词 quantum search algorithm quantum random walk multi-solution abstract search algorithm
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基于BERTopic模型的国内物流配送研究新动向
13
作者 王莉亚 吴昊 《中国商论》 2025年第19期83-86,共4页
为了系统梳理物流配送领域的研究现状与发展趋势,本文以CNKI数据库中收录的相关高质量研究文献为数据源,运用BERTopic模型和层次聚类法识别该领域的研究热点,并追踪研究前沿发展状况。研究发现,当前国内物流配送领域的研究热点主要集中... 为了系统梳理物流配送领域的研究现状与发展趋势,本文以CNKI数据库中收录的相关高质量研究文献为数据源,运用BERTopic模型和层次聚类法识别该领域的研究热点,并追踪研究前沿发展状况。研究发现,当前国内物流配送领域的研究热点主要集中在以下5个方面:物流配送中心选址和建设研究、物流配送路径优化研究、电子商务环境下的物流配送研究、农产品物流配送研究及物流配送在连锁企业中的应用研究。未来,物流配送领域研究的主动力将是技术驱动和系统化管理,尤其是人工智能、大数据、物联网等新兴技术将在物流配送领域发挥更大的作用;物流配送将更加注重个性化服务,提供更灵活的解决方案,以满足客户的多样化需求。同时,绿色可持续发展也将成为重要议题,通过优化资源利用和减少碳排放,推动物流配送行业的可持续发展。 展开更多
关键词 物流配送 BERtopic模型 研究热点 趋势预测 绿色可持续
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基于BERTopic模型的国内图书馆读者服务研究领域主题挖掘与演化分析
14
作者 龚花萍 郭紫梅 贺蔚敏 《图书馆研究》 2025年第4期104-114,共11页
本研究旨在挖掘国内图书馆读者服务研究领域的主题分布与演化趋势,以期揭示研究现状,为图书馆读者服务工作的优化提供实证依据。以中国知网数据库收录的1992—2023年期间关于图书馆读者服务研究主题的2288篇文献作为数据集,运用深度学习... 本研究旨在挖掘国内图书馆读者服务研究领域的主题分布与演化趋势,以期揭示研究现状,为图书馆读者服务工作的优化提供实证依据。以中国知网数据库收录的1992—2023年期间关于图书馆读者服务研究主题的2288篇文献作为数据集,运用深度学习BERTopic模型挖掘和合并主题,并借助DTM动态主题模型分析主题演化趋势。研究结果发现:国内图书馆读者服务领域的研究方向主要集中在5个方面,分别为以读者为主体的研究、特殊读者群体服务研究、参考咨询服务研究、读者服务工作变革研究和读者服务个性化研究;同时,在经历两次技术驱动增长后,该领域整体研究热度呈现下降趋势,图书馆读者服务研究领域正处于稳定发展阶段。在未来实践中,图书馆读者服务工作应该坚持贯彻“以人文本”服务思想、深化新兴技术应用并积极探索服务价值外延,实现图书馆读者服务工作的创新与优化。 展开更多
关键词 图书馆读者服务 BERtopic模型 主题挖掘 演化分析
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融合BERTopic和Prompt的学者研究兴趣生成模型——以计算机科学领域为例 被引量:2
15
作者 李豪 张柏苑 +3 位作者 邵蝶语 杨婧 杨波 石燕青 《情报科学》 北大核心 2025年第1期127-136,160,共11页
【目的/意义】学者研究兴趣是学者画像的关键特征,本研究通过识别学者研究兴趣的变化过程,能够帮助补齐学术履历,对构建完整的学者画像以及面向前沿需求的精准人才发现具有重要意义。【方法/过程】构建计算机科学领域论文文本语料库,训... 【目的/意义】学者研究兴趣是学者画像的关键特征,本研究通过识别学者研究兴趣的变化过程,能够帮助补齐学术履历,对构建完整的学者画像以及面向前沿需求的精准人才发现具有重要意义。【方法/过程】构建计算机科学领域论文文本语料库,训练BERTopic主题模型,进行领域研究主题挖掘和学者研究兴趣特征识别。创建Prompt,利用LLM进行主题词提取,结合主题模型分析结果,进行学者研究兴趣描述。【结果/结论】对于学者研究兴趣描述任务,相较基准模型,融合模型的ROUGE得分平均相对提升8.2%,BERTScore得分相对提升4.5%。通过层次分析法发现,BERTopic与LLM融合模型的学者研究兴趣识别效果优于其他评测模型,模型人工评测满意度达到81.4%。【创新/局限】所构建模型能够更好地识别学者研究主题,生成的学者研究兴趣描述文本质量较高。使用的语料库内中文语料占比较大,模型对外文成果的识别能力欠佳。 展开更多
关键词 研究主题挖掘 研究兴趣描述 BERtopic PROMPT LLM
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基于BERTopic的新兴技术主题识别研究 被引量:6
16
作者 汪大锟 化柏林 《科技情报研究》 2025年第1期131-140,共10页
[目的/意义]识别并预见新兴技术,为企业和政府带来技术先发优势,及时把握技术发展趋势。[方法/过程]本研究采用BERTopic的主题建模方法获取领域主题分布,依据主题向量的余弦相似度合并论文和专利主题,实现新兴主题的识别。[结果/结论]运... [目的/意义]识别并预见新兴技术,为企业和政府带来技术先发优势,及时把握技术发展趋势。[方法/过程]本研究采用BERTopic的主题建模方法获取领域主题分布,依据主题向量的余弦相似度合并论文和专利主题,实现新兴主题的识别。[结果/结论]运用BERTopic主题建模方法结合指标评价,能够实现新兴主题与新兴术语的有效识别。以新能源汽车领域为例开展实证研究,使用划分验证期和资料验证法2种方式进行验证,在识别出的16项主题中有12项通过验证,证实了本研究方法的有效性。 展开更多
关键词 新兴技术 主题识别 BERtopic 新能源汽车
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基于BERTopic模型的国际开放科学主题挖掘研究 被引量:2
17
作者 卢加文 陈雅 《国家图书馆学刊》 北大核心 2025年第2期99-112,F0003,共15页
把握国际开放科学研究热点主题与特点,对于我国在该领域的研究发展具有重要意义。本研究数据来源于Web of Science核心合集,通过BERTopic主题模型得到学术出版开放获取、开放研究数据、开放科学工具、开放科学伦理道德、开放科学政策、... 把握国际开放科学研究热点主题与特点,对于我国在该领域的研究发展具有重要意义。本研究数据来源于Web of Science核心合集,通过BERTopic主题模型得到学术出版开放获取、开放研究数据、开放科学工具、开放科学伦理道德、开放科学政策、开放科学教育、同行评审和开放科学评估8个研究热点主题。基于建模结果和文本分析梳理发现,国际开放科学研究呈现出开放获取学科覆盖面广、重视基础设施建设和强调规范框架构建等特征。未来我国研究者需拓展学科覆盖面,增加开放获取研究维度;完善开放工具设施,重视开放意识培养;全面审视开放科学,加速构建规范体系。图7。表1。参考文献74。 展开更多
关键词 开放科学 主题挖掘 BERtopic 开放获取
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基于BERTopic模型的国内政府数据开放研究主题挖掘及内容分析 被引量:2
18
作者 程越欣 杨峰 郭剑明 《图书馆学研究》 北大核心 2025年第5期26-37,65,共13页
目前,政府数据开放已成为加速数字经济发展、推进数字政府建设与促进数字社会转型的重要驱动力。近年来,中国业界和学界对政府数据开放研究议题投入了较高的关注度与研究热情。现阶段亟需对该领域的研究进行系统梳理,以回应数智时代对... 目前,政府数据开放已成为加速数字经济发展、推进数字政府建设与促进数字社会转型的重要驱动力。近年来,中国业界和学界对政府数据开放研究议题投入了较高的关注度与研究热情。现阶段亟需对该领域的研究进行系统梳理,以回应数智时代对政府数据开放研究的理论需求,为相关研究和实践工作提供科学参考。以中国知网数据库收录的2010—2024年间1495篇政府数据开放相关文献作为数据来源,基于主题建模方法BERTopic对政府数据开放领域文献进行主题挖掘和内容分析。政府数据开放研究在过去的十余年间发展迅猛,重点关注涵盖了现实路径、价值共创、法制建构、政策战略分析、信息安全和隐私保护、数据开放开发和流通使用、用户行为、平台评价及元数据管理等方向。展望未来路向,需从夯实顶层设计、导入价值理性、借鉴前沿动向及丰富研究视角4个维度入手,促进政府数据开放领域研究的进步与繁荣。 展开更多
关键词 政府数据 数据开放 BERtopic 主题挖掘 内容分析
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融合Finetuned-BERTopic和大模型的技术主题识别方法研究 被引量:3
19
作者 张凯 杨敏纳 隗玲 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第3期189-198,共10页
[目的/意义]文章提出一种结合科技文本预训练语言模型微调的BERTopic和大模型的技术主题识别方法,深入学习科技文本内容中蕴含的语义特征,从非结构化的科技文本中识别技术主题,并对其进行自动解读以归纳生成主题标签,减少人工干预,进一... [目的/意义]文章提出一种结合科技文本预训练语言模型微调的BERTopic和大模型的技术主题识别方法,深入学习科技文本内容中蕴含的语义特征,从非结构化的科技文本中识别技术主题,并对其进行自动解读以归纳生成主题标签,减少人工干预,进一步提升技术主题识别的确度与效度,为扩展和丰富技术主题识别研究方法体系提供理论与工具支持。[方法/过程]采用PAT SPECTER预训练语言模型对科技文本进行向量化表征,结合KeyBERT构建Finetuned-BERTopic模型,建模技术词汇间的语义关联关系,抽取特定领域的技术术语,以技术术语为表征单位对科技文本中蕴含的技术主题进行识别;使用GPT-4o大模型和提示工程对上述识别的技术主题内容进行自动评价并解读生成主题标签;在此基础上,以生成式人工智能领域为例,验证本文方法的有效性。[结果/结论]实验验证表明,对比LDA主题模型、Top2Vec、BERTopic等模型,文章提出的方法有效提高了技术主题识别的准确性,且可显著减少人工干预,实现更高效的技术主题发现。 展开更多
关键词 科技文本 技术主题识别 微调的BERtopic 大语言模型 生成式人工智能
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基于BERTopic模型的我国县域医共体研究主题挖掘与演化分析
20
作者 陈滨 赵清源 柯雄 《中国卫生事业管理》 北大核心 2025年第10期1109-1114,1159,共7页
背景:紧密型县域医疗卫生共同体(“医共体”)作为我国医疗卫生体制改革的重要方向,近年来相关研究逐渐增多,但对医共体领域整体发展情况的系统性研究仍较少,尤其是缺乏对医共体研究主题的挖掘与分析。目的:运用主题挖掘技术,系统性地识... 背景:紧密型县域医疗卫生共同体(“医共体”)作为我国医疗卫生体制改革的重要方向,近年来相关研究逐渐增多,但对医共体领域整体发展情况的系统性研究仍较少,尤其是缺乏对医共体研究主题的挖掘与分析。目的:运用主题挖掘技术,系统性地识别我国医共体研究的核心主题,并剖析其演化轨迹,为医共体领域的研究和实践提供理论支撑与决策参考。方法:通过收集中国知网、万方与维普数据库中的相关文献,运用基于深度学习的主题建模方法BERTopic进行主题提取与识别,并结合动态主题模型分析了我国医共体研究的主题演化过程。结果:研究发现,我国医共体研究涵盖16个主要主题,通过主题层次聚类法进一步解析出7大研究方向,即医共体建设与管理、医保支付与绩效评价、药事与检验管理、护理模式与康复管理、慢性病管理与医防融合、医共体满意度与认知调查以及疫情防控。各主题研究热度随时间存在差异和波动,但整体呈现上升趋势,表明我国医共体研究领域不断发展且日益受到关注。结论:我国医共体研究虽涵盖多个主题且热度呈上升趋势,但仍存在不足。研究区域集中于中东部发达地区,西部欠发达地区研究深度欠缺;疫情防控等议题研究缺乏可持续性,医防融合、服务效能评估等长期性议题研究深度不足,人工智能赋能等前瞻性议题研究较少;研究数据多源融合不足,动态预测等研究方法应用欠缺。建议构建差异化研究框架,深化跨学科方法融合,强化前瞻性议题探索,以完善医共体研究体系,推动医共体事业持续健康发展。 展开更多
关键词 医共体 BERtopic 主题建模 主题挖掘 主题演化
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