基于共词和Word2Vec加权向量的文献-主题语义匹配分析方法

An Article-Topic Semantic Matching Analysis Method Based on Co-Word and Weighted Word2Vec

作者： 丁敬达 ¹ 陈一帆 ¹ 刘超 ¹ 蔡微 ¹
作者单位：

1. 上海大学文化遗产与信息管理学院上海 200444
提交时间：2023-04-01 15:51:27

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。

Word2Vec 共词分析语义匹配知识共享主题演化

期刊： 图书情报工作
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学
引用： ChinaXiv:202304.00757 (或此版本 ChinaXiv:202304.00757V1)
DOI:10.12074/202304.00757V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202304.00757.V1
推荐引用方式： 丁敬达,陈一帆,刘超,蔡微.(2023).基于共词和Word2Vec加权向量的文献-主题语义匹配分析方法.图书情报工作.[ChinaXiv:202304.00757] (点此复制)

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2023-04-01 15:51:27

ChinaXiv:202304.00757V1

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