主题分布

摘要： 本文以“智分析”(Smart Analyze)软件为研究工具,采用关键词评分法、主题聚类法和数据可视化方法等文本挖掘手段,分析了党的十八大以来185个以党建为主题的权威文本。研究发现:党的十八大以来党建聚焦在六大主题,即党的组织建设、党的责任与使命、依规建党治党、反腐败与党风廉政建设、党的政治建设和党内巡视;反腐败与党风廉政建设、党的组织建设和依规建党治党是党的十八以来贯彻党建变化始末的三个主题,党的政治建设主题增长之势明显。

摘要： 以中国知网(CNKI)2016年至2021年间发表的406篇与健康传播相关的核心论文为样本,运用CiteSpace软件进行关键词共线、关键词突现等方法构建知识图谱,并与内容分析法相结合,梳理了近几年中的研究主题分布与研究现状。旨在发现新传播格局下,健康传播研究中的研究热点取向以及研究中的不足。研究发现:1)媒介中心视角、风险信息传播、公共卫生事件、健康教育与信息传播为近5年中的主要研究视角;2)新媒体、社交媒体、短视频为主流研究方向;3)聚焦公共卫生事件为主,高危性健康疾病研究较少;4)媒介中心视角为主,研究范式较为单一。

摘要： 基于对99篇研究中国基础教育的SSCI高被引论文的主题分布、对中国基础教育研究价值的表述以及被引用情况的分析,发现这些高被引论文通过凸显中国学生的优异成绩,揭示与他国教育存在的共性问题等方式吸引了国际学界关注,但对有中国特色教育实践的描述分析以及对中国基础教育独特研究价值的发掘尚有不足。

摘要： 以铸牢中华民族共同体意识为主线,不断推动我国民族团结进步事业创新,促进各民族像石榴籽一样紧密团结在一起,打牢更具凝聚力和向心力的中华民族共同体是新时代党对民族工作做出的重大战略部署.基于此,以中国知网中的217篇以"中华民族命运共同体意识"为主题的CSSCI期刊类文献(2014-2020)为数据源,运用知识计量软件Citespace V的合作网络分析功能和共现网络分析功能,对中华民族命运共同体意识的研究进展进行分析,通过绘制关键词共现图谱和关键词聚类方法梳理其研究的主题框架,采用关键词时区图的可视化方法和突显词探测技术,揭示未来中华民族共同体意识研究的潜在热点.最后归纳已有研究成果的总体特征,并对中华民族命运共同体未来研究的趋势进行展望.

摘要： [目的 /意义]作为一门支撑管理和决策的重要学科,评价科学为推进我国各项现代化建设事业的发展发挥着重要的作用.文章对大数据时代我国评价科学的相关研究进行系统性的回顾和梳理,以揭示其研究进展,旨在为推动评价科学的建设与发展提供一些参考价值.[方法/过程I以CNKI为相关研究文献的来源数据库,采用可视化分析法与内容分析法,从历年各类文献数量变化的角度和期刊论文主题分布的角度进行研究进展的分析.[结果/结论]研究发现:①大数据时代评价科学呈现蓬勃发展的趋势;②大数据时代评价科学研究的热门来源学科发生转移,且呈现与计算机学科合作研究的新态势;③传统的指标权重确定方法和评价模型在大数据时代仍然占主导地位,更加适应新数据环境的模糊层次分析法和模糊综合评价法的重要性也日益凸显;④大数据时代,评价科学研究涉及的评价属性依然很多,但风险评价和质量评价(特别是对数据质量的评估)成为重点评价属性;⑤大数据时代辅助评价科学研究的技术和方法坚持在继承中创新、创新中发展,近几年对云计算和人工智能技术等新技术的应用逐渐成为热潮.

摘要： 篇章关系识别旨在分析篇章单元之间的逻辑关系.相较于微观层面,由于缺少明显关系连接词和更大的篇章单元粒度,宏观篇章关系识别更加困难.对此,文章提出一种将篇章单元语义信息建模和主题信息建模相结合的方法,能够压缩篇章单元的表示,更好发掘篇章单元之间隐含的语义关系.在基于中文宏观篇章树库(MCDTB)语料的实验中,有效识别了样例较少的篇章关系类别,并从整体上提高了篇章关系识别的性能.

摘要： [目的 /意义]为了得到信息聚合发展现状和趋势,以iSchools院校图书情报的信息聚合发展趋势为对象进行分析.[方法/过程]利用RSS在iSchools院校数据库中查询并获取信息聚合有关成果,构成与研究条件相符的对象集合,根据数据预处理法实现数据处理,其中包含将对象集合内各统计特征分布情况与关联性依据相应方式计算或者转换,获取相关研究的增长率、高频词汇分布情况和时间-关键词矩阵,并从相关成果增长率、主题分布和新兴主题检测等方面实现图书情报的信息聚合发展趋势分析.[结果/结论]分析结果表明:从论文发表数量层面看,年度论文的总发表量呈线性增长;热点分布趋势为文献关键词的整体规范性比较强,同义表述情况基本上不存在,高频关键词针对性不是很强;主题分布主要集中在信息聚合下应用实践、数据处理视角下知识管理、公共服务视角下信息数据聚合方面;新兴主题趋势为信息环境类主题、本体和语义网类主题、数据科学和机器学习及数据分析等主题.

摘要： 以7所高校2014-2018年发表的图书馆学核心论文为研究对象,利用内容分析法归纳每篇文章主题,构建主题分类表,将主题归为11个类目.探究高校图书馆学的主题分布情况,总结各主题特征及研究进展,并提出图书馆学未来发展的几点思考.发现图书馆服务、图书馆学基础研究、信息资源建设与管理等是研究的热点主题,各高校主题分布共性与差异并存,各主题呈现出不同特征.未来图书馆学应不断朝着“高水平”“特色化”方向发展,以服务于国家战略、回应社会需求为研究导向,不断增强学科创新能力.同时高校图书馆也应在支持“双一流”建设中发挥积极作用.

摘要： 课程标准的课程理念和课程目标需要通过具体的课程内容贯彻和落实.以中、英、法、德4国的初中物理课程标准或课程标准中初中物理部分为研究样本,通过比较课程标准内容部分的结构划分、主题分布和表述方式,发现各国虽然有较大的差异,但表现出共同特征和发展趋势:课程结构建构概念体系整合教学内容;内容分布通过基础知识内容发展学生;表述方式强化指导性和操作性.

摘要： Web API是Web应用程序接口的简称,通常使用半结构化的HTML语言来描述.Web API作为轻量级的Web服务,因为其简单、轻便和容易调用等特点,而受到广泛欢迎.随着互联网上发布的Web API数量的迅速增长,Web API的发现成为了一项具有挑战性的工作.对Web API进行高效、准确的分类,可以为Web API的发现提供有效的帮助.然而,由于Web API数量的庞大,对它们的分类是一项工作量相当大的任务.因此考虑了Web API的名称、描述、标签等信息,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型对Web API文本进行建模,得到Web API文本的主题分布,然后运用自动分类方法,对Web API进行分类.在1197个Web API文档集合上进行15个类别的分类实验表明,基于LDA主题模型的Web API分类算法比传统的基于向量空间模型的分类方法效果更好.

摘要： 本文通过对2000-2010年国外中国问题研究文献计量分析,在确立逐年文献分布、引文分布、核心期刊、主题分布的基础上,引证了国外中国问题研究的现状与趋势,并提出了创建立国外中国问题研究文献体系和形成国家决策参考咨询服务文献体系的建议.

摘要： 采用文献计量学方法，从发表时间、主题分布、发表刊物、词频分布、文献作者、作者机构等方面对我国图书情报领域的本体研究论文进行了统计分析，讨论和评述了我国图书情报领域的本体研究现状，指出了存在的问题并提出了相应的对策。

摘要： 本文对《中国学术期刊全文数据库》1994年-2004年我国有关竞争情报研究的论文,共886篇进行了统计分析,主要统计了论文年代分布、论文主题分布、论文期刊分布、论文的作者分布、著者合作度、发文机构等,并对以上数据进行了比较详细的分析,同时就当前我国竞争情报研究论文的现状进行了总结,指出了存在的问题。

摘要： 以维普资讯中文科技期刊数据库1994年至2004年间核心期刊所载竞争情报论文题录、中国科学技术情报学会竞争情报分会(SCIC)第四届(1997年)至第十届(2004年)年会会议资料以及因特网上关于竞争情报相关主题的文献报道为分析材料,对我国竞争情报文献内容的主题分布进行了探索性分析,并对竞争情报主题分布与文献类型、学科专业及年代之间的相关性进行了检验

摘要： 本文对杂志2000～2004年期间录用的466篇论文和2001、2003届录用的241篇论文,按录用论文篇数、论文作者单位分类、各单位撰写论文篇数和论文主题分布作了简析,并提出了相关建议.

摘要： 营销实验研究在营销研究中已经受到越来越广泛的重视和应用.本文针对2005-2014年发表于七本顶级管理类期刊上的229篇营销实验研究论文,采用文献计量分析方法总结最近十年来营销实验研究的最新进展.结果显示,合作研究成为营销实验研究越来越显著的特征;营销实验研究主题倾向于多元化和小微化,但仍以消费者行为、品牌管理、广告与促销三大类为主;大部分营销实验研究采用田野实验,实验室实验使用较少;实验研究设计以组间设计为主,特别是多因素被试间设计;实验研究过程趋向科学化、规范化,体现在预实验、信效度检验、操控性检验、显著性检验、中介效应和调节效应检验等日趋规范.

摘要： 营销实验研究在营销研究中已经受到越来越广泛的重视和应用.本文针对2005-2014年发表于七本顶级管理类期刊上的229篇营销实验研究论文,采用文献计量分析方法总结最近十年来营销实验研究的最新进展.结果显示,合作研究成为营销实验研究越来越显著的特征;营销实验研究主题倾向于多元化和小微化,但仍以消费者行为、品牌管理、广告与促销三大类为主;大部分营销实验研究采用田野实验,实验室实验使用较少;实验研究设计以组间设计为主,特别是多因素被试间设计;实验研究过程趋向科学化、规范化,体现在预实验、信效度检验、操控性检验、显著性检验、中介效应和调节效应检验等日趋规范.

摘要： 营销实验研究在营销研究中已经受到越来越广泛的重视和应用.本文针对2005-2014年发表于七本顶级管理类期刊上的229篇营销实验研究论文,采用文献计量分析方法总结最近十年来营销实验研究的最新进展.结果显示,合作研究成为营销实验研究越来越显著的特征;营销实验研究主题倾向于多元化和小微化,但仍以消费者行为、品牌管理、广告与促销三大类为主;大部分营销实验研究采用田野实验,实验室实验使用较少;实验研究设计以组间设计为主,特别是多因素被试间设计;实验研究过程趋向科学化、规范化,体现在预实验、信效度检验、操控性检验、显著性检验、中介效应和调节效应检验等日趋规范.

摘要： 营销实验研究在营销研究领域已经受到越来越广泛的重视和应用.本文针对2005-2014年发表于四种顶级管理类期刊上的营销实验研究论文,采用文献计量和内容分析方法总结最近十年来营销实验研究的最新进展.结果显示,营销实验研究主题倾向于多元化和小微化,但仍以消费者行为、品牌管理、广告与促销三大类为主;大部分营销实验研究采用田野实验,实验室实验使用较少;实验研究设计以组间设计为主,特别是多因素被试间设计;实验研究过程趋向科学化、规范化,体现在信效度检验、操控性检验、中介效应和调节效应检验也日趋规范.

摘要： 本发明涉及一种基于主题特征和评分分布的图像美学质量评价方法及系统。该方法包括：将美学图像数据集中的数据进行预处理，划分为训练集与测试集，并为训练集中的每个图像创建对应的主题；设计图像主题特征分类网络、图像美学评分分布预测网络，并训练图像主题分类模型、美学评分分布预测模型；设计图像主题特征分类与美学评分分布预测的多任务网络，将图像主题分类模型与美学评分分布预测模型通过层特征融合连接起来，并训练多任务模型；将图像输入到多任务模型，输出对应的美学评分分布与主题特征，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数。本发明能同时进行图像的主题特征预测与美学评分分布预测，并提高图像美学质量评估算法性能。

摘要： 本发明涉及基于神经自回归分布估计的涉案新闻主题模型构建方法及装置，属于自然语言处理技术领域。本发明首先构建涉案新闻数据并预处理，得到案件要素库和涉案词向量；然后由iDocNADEe模型计算新闻和案件要素的双向隐状态；再用案件要素和新闻的双向隐状态构建注意力机制，对新闻隐状态加权；接下来利用神经自回归算法和案件要素加权的新闻隐状态计算案件要素指导的自回归条件概率；依据涉案新闻的自回归条件概率构建涉案主题模型，并利用涉案新闻主题模型进行涉案新闻检索。本发明在困惑度和主题连贯性以及文档检索精确率等指标上的表现均优于基线模型。

摘要： 本发明涉及基于神经自回归分布估计的涉案新闻主题模型构建方法及装置，属于自然语言处理技术领域。本发明首先构建涉案新闻数据并预处理，得到案件要素库和涉案词向量；然后由iDocNADEe模型计算新闻和案件要素的双向隐状态；再用案件要素和新闻的双向隐状态构建注意力机制，对新闻隐状态加权；接下来利用神经自回归算法和案件要素加权的新闻隐状态计算案件要素指导的自回归条件概率；依据涉案新闻的自回归条件概率构建涉案主题模型，并利用涉案新闻主题模型进行涉案新闻检索。本发明在困惑度和主题连贯性以及文档检索精确率等指标上的表现均优于基线模型。

摘要： 本发明涉及一种基于主题特征和评分分布的图像美学质量评价方法及系统。该方法包括：将美学图像数据集中的数据进行预处理，划分为训练集与测试集，并为训练集中的每个图像创建对应的主题；设计图像主题特征分类网络、图像美学评分分布预测网络，并训练图像主题分类模型、美学评分分布预测模型；设计图像主题特征分类与美学评分分布预测的多任务网络，将图像主题分类模型与美学评分分布预测模型通过层特征融合连接起来，并训练多任务模型；将图像输入到多任务模型，输出对应的美学评分分布与主题特征，最后计算美学评分分布的平均值作为图像美学质量分数。本发明能同时进行图像的主题特征预测与美学评分分布预测，并提高图像美学质量评估算法性能。

摘要： 本发明实施例提供了一种主题模型的生成方法及装置、主题分布的获取方法及装置。一方面，本发明实施例通过获得训练样本中词对的第一后验概率参数；从而，依据所述第一后验概率参数，获得所述训练样本中词对的主题分布的候选期望；其中，所述词对包含所述训练样本中两个不同的词条，以及依据所述训练样本中词对的主题分布的候选期望，获得主题模型的收敛度；进而，若所述主题模型的收敛度满足终止条件，将所述训练样本中词对的主题分布的候选期望作为所述主题分布的目标期望。因此，本发明实施例提供的技术方案用以解决现有技术中利用传统的主题模型获得文本的主题分布的准确性和稳定性比较低的问题。

摘要： 本申请涉及一种短文本主题分布的推理方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：抽取单位时间内短文本中出现的共现词对，整合共现词对获取词组集合；根据语义相似度和历史共现度对所述词组集合进行关联，获取词组集合的动态关联度，并以词组矩阵形式存储所述动态关联度；从词组集合中进行主题名称的抽取，并根据所述动态关联度修正所述主题名称；统计修正后的所述短文本中主题名称，获取所述短文本的主题分布。通过设计的动态关联度这一指标，赋予了各个共现词对不同的重要性。此外，该方法中主题名称的提取具有偏向性的主题模型，从而能够抽取出更加连续紧凑的各种主题名称，更加准确的推理出各个短文本的主题分布。

摘要： 本发明实施例提供了一种主题模型的生成方法及装置、主题分布的获取方法及装置。一方面，本发明实施例通过获得训练样本中词对的第一后验概率参数；从而，依据所述第一后验概率参数，获得所述训练样本中词对的主题分布的候选期望；其中，所述词对包含所述训练样本中两个不同的词条，以及依据所述训练样本中词对的主题分布的候选期望，获得主题模型的收敛度；进而，若所述主题模型的收敛度满足终止条件，将所述训练样本中词对的主题分布的候选期望作为所述主题分布的目标期望。因此，本发明实施例提供的技术方案用以解决现有技术中利用传统的主题模型获得文本的主题分布的准确性和稳定性比较低的问题。

摘要： 本发明公开了基于Wasserstein自编码器和高斯混合分布作为先验的主题建模方法，涉及自然语言处理技术领域。本发明包括以下步骤：将文本数据集表示为传统的词袋模型BOW作为自编码器的输入；数据通过编码器得到主题向量θ；使用高斯混合模型GMM作为一个先验分布，生成潜在的向量表示θ′；对得到的主题分布θ进行解码，将其映射到V个单元的输出层，获得计算输入BOW和输出的重构损失，以及分布θ′和分布θ之间的最大均值差异MMD损失；迭代，更新模型参数对生成模型进行优化。本发明使用MMD来度量先验分布和后验分布之间的差异，并且训练过程中不使用监督信息，能够获得一系列更为多样以及连贯的主题。

摘要： 本发明属于主题建模技术领域，具体涉及一种基于元信息的语料库主题分布计算方法。本发明设计了文档和词汇元信息的TWLLDA主题模型，克服了现有技术中模型结构复杂、非共轭、信息获取渠道单一等缺点。本发明将元信息转化为文档和单词的标签信息，标签信息独立于模型本身使得具有相似标签的文档具有相似的狄利克雷先验向量，相似标签的单词在主题上也有相似的分布权重；本发明提出有效的闭合的吉布斯采样方法，完成TWLLDA的推理；以困惑度和主题一致性为评价指标进行多组实验。实验表明相比于LDA等模型，基于元信息的TWLLDA模型在相同条件下表现得更为优秀。

摘要： 本申请涉及一种短文本主题分布的推理方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：抽取单位时间内短文本中出现的共现词对，整合共现词对获取词组集合；根据语义相似度和历史共现度对所述词组集合进行关联，获取词组集合的动态关联度，并以词组矩阵形式存储所述动态关联度；从词组集合中进行主题名称的抽取，并根据所述动态关联度修正所述主题名称；统计修正后的所述短文本中主题名称，获取所述短文本的主题分布。通过设计的动态关联度这一指标，赋予了各个共现词对不同的重要性。此外，该方法中主题名称的提取具有偏向性的主题模型，从而能够抽取出更加连续紧凑的各种主题名称，更加准确的推理出各个短文本的主题分布。