基于共词和Word2Vec加权向量的文献-主题语义匹配分析方法

摘要：

[目的/意义]共词分析作为主题识别的重要方法,存在一定的局限和不足,将Word2Vec加权向量与共词分析相结合,有利于明确具体文献的主题归属,更好地对主题的发展演化进行分析.[方法/过程]在运用共词分析进行主题聚类的基础上,通过Word2Vec加权向量分别计算文献向量与聚类主题向量,并基于余弦相似度进行文献与主题的语义匹配.[结果/结论]国内外知识共享领域的实证分析表明,该方法能较好地将相关文献匹配至对应主题,并能从文献层面对主题特征及发展演化进行动态分析.

关键词：Word2Vec、共词分析、语义匹配、知识共享、主题演化

所属期刊栏目：66

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：国家社会科学基金21BTQ010

在线出版日期：2022-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：108-116