基于LDA主题模型的智慧养老研究主题分析

目的/意义揭示国内智慧养老领域研究热点主题。方法/过程选取中国知网作为检索数据库,以2004—2023年智慧养老领域期刊论文、学位论文和会议论文的摘要作为研究数据,运用LDA主题模型进行文本挖掘,利用困惑度和一致性确定最佳主题数量。根据主题-词分布进行主题识别,根据文档-主题分布计算各主题强度。结果/结论 LDA主题模型提取得到国内智慧养老领域主题共9个,其中热点主题为服务架构、数字化转型、社区养老、用户调研。     

基于主题模型的科技文献主题演化及优化方法研究综述

目的/意义 梳理主题演化分析方法研究进展,改善科技文献主题识别和趋势研判效果,支撑文献信息服务,为未来深入研究和实践应用指明方向。方法/过程 根据隐含狄利克雷分布主题模型的缺陷归纳其衍生模型,针对现有科技文献主题演化分析方法存在的不足对相应改善方案进行总结,最后结合现有研究局限性提出展望。结果/结论 通过全面调研,为主题演化研究提供启示和借鉴。     

基于LDA主题模型的电子病历热点主题发现

目的:探究2010-2019年国际上电子病历研究领域的热点.方法:以2010-2019年Web of Science中有关电子病历研究的12217篇文献作为研究对象,以作者关键词、扩展关键词和摘要为文档语料,通过各主题的困惑度确定最佳主题个数,采用LDA主题模型实现主题聚类.通过主题强度和阈值确定电子病历研究领域201...     

国际突发公共卫生事件研究主题演化分析

目的：探究国际突发公共卫生事件研究的主题演化。方法：以2021年以前Web of Science中有关突发公共卫生事件的2 509篇文献作为分析对象，使用SciMAT软件制作关键词重叠图、战略坐标图和主题演化路径图，对不同时间段国际突发公共卫生事件研究的核心主题和演化路径进行分析。结果：较为明显的主题演化路径有4条，分别是防护与治疗、灾害环境污染、应急响应系统和公众心理干预。结论：突发公共卫生事件领域的相关研究随着时间的推移，其内容不断丰富，主题类团演化能力不断增强，演化路径日趋平稳。早期的研究热点集中于防治与应对领域，随着时间的推移，研究热点逐渐由防治与应对转变为利用各类系统对突发公共卫生事件进行事前监测。利用信息系统进行事前监测的算法模型和与公众进行风险沟通将成为未来研究的热点。     

基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法

提出了一种基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法。以10个医学领域的研究文献为案例,通过语料库的设置及参数设置调整模型为最佳,与SVM方法进行对比实验。结果显示,无论是准确率还是召回率,基于Labeled LDA主题模型的自动分类法均比SVM法高出7.00%左右,表明基于Labeled LDA主题模型的医学文献自动分类法具有较好的医学领域文本分类效果。     

我国健康扶贫领域研究主题及其演化

目的:分析目前国内健康扶贫领域的研究主题及其演化过程,揭示健康扶贫领域的研究内容和研究动态.方法:采取混合关键词策略从三大中文数据库检索得到的366篇文献中提取其文献特征关键词,采用系统聚类方法确定文献的研究主题,基于韦恩图和主题耦合关系网络图分析我国健康扶贫领域研究主题及其演化主题之间的相互关系.结果:国内健康扶贫领...     

国际信息素养研究热点与主题演化分析

目的：采用信息计量方法对国际信息素养研究文献进行可视化分析,以了解国际信息素养研究现状和关注热点。方法：以Web of Science为数据源,对检出的2021年及之前国际上发表的信息素养相关文献进行筛选、归纳,从发文情况、聚类和演化路径等方面进行计量分析。结果：近30年来,国际信息素养研究的发文量不断增多,各个时期主题聚类不断增加,形成了4条演化路径。结论：国际信息素养的研究范围和内容呈多元化的发展态势,数字素养、媒介素养、健康素养等其他素养将成为未来研究的热点。     

基于SPO语义网络的核心主题识别与演化趋势分析方法

目的：应用自然语言处理技术和深层语义信息进行核心主题识别及演化趋势分析,帮助科研人员了解领域研究现状、跟踪领域研究热点、把握领域发展规律,进而推动学科领域的发展。方法：提出基于SPO语义网络的核心主题识别及演化趋势分析方法,首先抽取科技论文数据中的SPO结构,然后分阶段构建SPO语义网络,最后利用节点度和边权重等社会网络分析指标对领域核心主题及其演化趋势进行研究和探索。结果：选择基因编辑领域进行实证分析,识别出该领域的7个核心研究主题,并探究各主题内容及受关注程度的发展变化情况。结论：基于SPO语义网络的核心主题识别及演化趋势分析方法具有可行性和可靠性,可以为学科领域科研活动的展开提供重要决策支持。     

基于主题模型的中医辨证关系探索

主题模型因能够有效捕获离散数据间的语义关系和挖掘隐含的主题，而在语义分析、文本分类、信息检索等领域得到广泛的应用。在“证候-症状-用药”的辨证诊疗模式中，主题模型能够挖掘中医多类实体间的复杂语义关系。基于Link-LDA模型，提出了Multi-Link-LDA模型。利用这两种模型，在不同中医诊疗数据集上进行示范性分析，结果显示主题模型能够较好地捕获中医的诊疗规律。     

基于SciMAT的国际医学信息学主题动态演进研究

目的:对国际医学信息学主题动态演进进行研究,揭示该领域的发展脉络.方法:以Web of Science中1991-2020年发表的有关国际医学信息学的5219篇文献为研究对象,运用SciMAT软件得到以关键词为表征的关键词覆盖图、主题战略坐标图和主题演化路径图,并对各研究时区主题战略坐标和主题演化进行分析.结果:近30...     

中文医学摘要主题建模方法评估

以中文医学论文摘要为语料,采用3种特征筛选方法以及两种主题模型方法的组合进行主题建模,结果表明建模方法中LDA的预测能力和拟合度优于CTM,而特征筛选方式中IDF拟合度、TF预测能力更好。     

基于主题词共现分析的MicroRNAs领域主题结构研究

以microRNAs领域发表的文献为基本数据集,以主题词共现为主要分析方法,结合MeSH词表对共现矩阵中存在的等级结构关系进行揭示。在此基础上,从量的发展和质的突变两个角度分析microRNAs领域热点演化关系,并通过可视化的形式展现出来。研究结果表明2001～2004年其发展主题主要为microRNAs的作用、生物学效应以及预测技术方面,2005～2008年在前4年的基础上将其研究主题热点横向扩展到miroRNAs的检测技术以及microRNAs在发育分化和肿瘤中的研究与应用,纵向检测技术由传统的克隆技术发展为RNA印记法与寡核苷酸序列分析。     

主题模型在临床文本挖掘中的应用现状

采用文献调研分析法对近10年国内外运用主题模型方法挖掘临床文本的研究进行归纳分析,总结研究现状和常用的主题模型方法,阐述主题模型在文本挖掘领域存在的局限性,以期为相关领域的研究提供借鉴。     

全国部分医学图书情报硕士研究生选题特征现状归纳

图书情报人才培养一直是图书馆工作中的重点内容,本文回顾了2004年以来全国部分医学图书情报硕士研究生选题,以选题特征为切入点,深入分析归纳了选题的特征、对象以及方法,总结了医学图情人才队伍培养面临的问题及发展趋势,为后续进一步研究医学图情硕士生培养提供参考依据。     

预训练词嵌入技术的演化与算法

目的:探究预训练词嵌入技术的重要性和主要演化路径,剖析其路径上的主流算法.方法:利用知识图谱分析预训练语言模型的基础知识及预训练词嵌入技术演化的关键路径,从算法角度分析其路径上代表性模型的内涵和优缺点.结果:词嵌入技术作为预训练语言模型的主要知识基础之一,包含Word2Vec、LSTM、Bi-LSTM和BERT等研究热...     

从考古发掘和明清传世实物看九针的形制演变

目的:探讨古代九针的形制特征和发展演变。方法:收集整理考古发掘出土和明清传世的古代九针资料,分析不同时期的形制特征和变化。结果:明确了各时期九针的形制特征和演变规律。结论:考古发掘出土的汉代九针和明清传世的九针,在形制上均无统一的样式。汉代九针的形制虽然受到《九针论》、《九针十二原》的影响,但在制作上并不严格遵守规定的尺寸。元明清针灸著作中所附的九针图,在很大程度上反映了元、明、清时期针具的形制特征。