《基于特征测度和PhraseLDA模型的领域学科交叉主题识别研究——以纳米技术的农业环境应用领域为例 》

• 来源专题：数智化图书情报
• 编译者： 闫亚飞
• 发布时间：2023-10-04
• 原文来源：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C44YLTlOAiTRKu87-SJxoEJu6LL9TJzd50mx37kHIhkXvch8I3I6ifcKKFt_fRe_HUz_ivN0kvX0eAutOQkUBHqr&uniplatform=NZKPT

摘要：【目的】基于特征测度方法和PhraseLDA模型，对领域学科交叉主题进行识别。【方法】通过主题的学科交叉特征分析，构建学科交叉主题测度指标体系，结合PhraseLDA模型识别领域学科交叉主题，最后在纳米技术的农业环境应用领域进行实证研究。【结果】客观识别出纳米技术的农业环境应用领域包括催化剂制备、土壤生物修复等交叉主题24个，相较于传统识别方法，交叉主题识别率提升71.40%，细粒度主题识别率提升42.86%。【局限】PhraseLDA主题模型的主题数量和学科交叉主题识别指标等阈值是经过反复计算调试而设定，因此，本文方法对相关阈值设定的合理性存在一定依赖性。【结论】本文方法可有效识别领域中的学科交叉主题，为相关领域开展科学决策和科技创新研究提供辅助参考。

关键词：学科交叉主题;主题识别;学科交叉特征;PhraseLDA模型;