典型文献
基于SPO语义网络的核心主题识别与演化趋势分析方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
自然语言处理;深层语义信息;核心主题识别;演化趋势分析
中图分类号：
作者姓名：
于诗睿;李爱花;林紫洛;关陟昊;唐小利
作者机构：
中国医学科学院医学信息研究所,北京 100005
文献出处：
引用格式：
[1]于诗睿;李爱花;林紫洛;关陟昊;唐小利-.基于SPO语义网络的核心主题识别与演化趋势分析方法)[J].中华医学图书情报杂志,2022(10):21-26,80
A类：
核心主题识别
B类：
SPO,语义网络,演化趋势分析,自然语言处理技术,深层语义信息,科研人员,学科领域,先抽,科技论文,论文数,分阶段,节点度,边权重,社会网络分析,分析指标,基因编辑,主题内容,科研活动,要决,决策支持
AB值：
0.195863
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