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面向有组织产学研协同创新的合作主题挖掘 被引量：3
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作者 黄璐 任航 +1 位作者 曹晓丽 陈翔 《科学学研究》 北大核心 2025年第3期548-559,共12页
开展有组织的产学研协同创新,是发挥我国新型举国体制优势、实现产学研深度融合的重要内容。其中,对产学研“合作主题”的有效识别是实现高质量高效率产学研协同创新的首要问题。本文提出了一套基于复杂网络分析和深度学习算法的产学研... 开展有组织的产学研协同创新,是发挥我国新型举国体制优势、实现产学研深度融合的重要内容。其中,对产学研“合作主题”的有效识别是实现高质量高效率产学研协同创新的首要问题。本文提出了一套基于复杂网络分析和深度学习算法的产学研协同创新合作主题挖掘方法。首先,围绕“有组织的产学研协同创新”概念和主题特征进行深度剖析,提出产学研合作主题应具有高价值性和强相关性两大特征;其次,基于论文数据和专利数据分别构建“科学主题词-学研机构”双层网络和“技术主题词-企业”双层网络,其中,SciBERT模型被用来构建科学和技术主题词语义网络,基于Node2Vec的链路预测模型被用来预测未来的科学和技术主题词语义网络;之后,应用复杂网络拓扑结构分析、社区发现、机器学习等方法对主题的新颖性、基础性、广泛性、成长性、前瞻性五大指标进行测度,识别高价值的科学主题和技术主题;最后,对语义相似度指标SimDoc进行改进,计算科学主题和技术主题之间的相关性,遴选产学研协同潜力大的“科学主题-技术主题对”。本文选取人工智能领域开展实证研究,对提出的研究方法进行验证。本研究能为国家、区域和行业组织高层级产学研协同创新提供重要的量化决策参考。 展开更多
关键词 产学研协同创新 产学研合作主题 scibert模型 复杂网络分析 有组织
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基于混合深度学习模型的科技文献自动综述模型构建研究 被引量：7
2
作者 马浩 崔运鹏 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2021年第9期176-182,168,共8页
[目的/意义]在大数据时代,如何高效地进行科技文献知识组织与服务已成为图情领域的研究热点。因此,开展科技文献综述自动生成模型研究具有重要意义。[方法/过程]文章中,综述的自动构建分为两步:首先基于语步理论对输入文本的句子按语步... [目的/意义]在大数据时代,如何高效地进行科技文献知识组织与服务已成为图情领域的研究热点。因此,开展科技文献综述自动生成模型研究具有重要意义。[方法/过程]文章中,综述的自动构建分为两步:首先基于语步理论对输入文本的句子按语步类别进行识别与抽取,然后以各类语步的句子集为输入通过生成模型进行综述生成。研究分别基于SciBERT深度学习模型和Transformer网络构建了语步识别模型和综述文本生成模型。[结果/结论]语步抽取模型整体识别效果评价F1值达到87.12%,生成模型的生成效果与TextRank模型和BiLSTM模型相比在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L三项评价指标上分别提高了4.5%、2.9%和3.3%。研究完成了科研文献综述自动生成任务的整体模型构建与实现。 展开更多
关键词 科技文献 自动综述 语步识别 深度学习模型 scibert
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