基于GloVe词向量的"技术——应用"发现研究

摘要：

[目的/意义]本文探讨挖掘技术和应用间的关联关系,便于把握技术的目标应用场景和了解应用需求的可选技术方案,为技术转化提供基础.[方法/过程]首先,建立基于改进GloVe词向量的"技术——应用"发现模型,提出改进词向量的算法;然后,以机器学习技术为例,获取该领域学术论文文摘数据,预处理后建立训练文本集合,再使用改进GloVe模型训练获得词向量;最后,对词向量聚类获得"技术"和"应用"类词汇集,通过共现获得两者之间的关联并分析.[结果/结论]实验结果表明,本文改进GloVe模型后训练的词向量性能获得提升,聚类效果好,最终实现"技术——应用"的关联分析.

关键词：词向量、GloVe模型、文本聚类、共现分析

所属期刊栏目：39

分类号：G203(信息与传播理论)

资助基金：2015年度教育部人文社会科学研究青年项目 "面向语义出版的富语义模型构建与应用研究" 15YJC870014

在线出版日期：2019-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：13-22