典型文献
基于LDA模型分类的中美欧人工智能发展比较研究
文献摘要：
近年来,人工智能技术快速发展,各国对人工智能的重视程度不断加深,人工智能的论文产出数量也在逐年渐递增.为了对各国人工智能研究水平进行比较,促进相关政策的制定,研究借鉴文本分析中LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型对论文主题进行划分,并利用论文活动力指数、论文影响力指数测度各国在不同主题人工智能研究的发展水平.结果显示:美国、加拿大、中国处于人工智能研究的第一梯队,发表论文数量多,影响力较大;中国在2009—2020年之间论文发表数量迅速上升,同时在论文影响力、论文活动力方面得分较高,在细分领域方面,中国在计算机视觉领域、机器学习与底层算法领域有着较大优势.
文献关键词：
人工智能;LDA模型;论文活动力指数;论文影响力指数
中图分类号：
作者姓名：
周松兰;冷希宇
作者机构：
广州大学经济与统计学院, 广州510006
文献出处：
引用格式：
[1]周松兰;冷希宇-.基于LDA模型分类的中美欧人工智能发展比较研究)[J].科技与经济,2022(05):6-10
A类：
论文活动力指数,论文影响力指数
B类：
LDA,模型分类,美欧,欧人,人工智能发展,发展比较,论文产出,进相,Latent,Dirichlet,Allocation,论文主题,指数测度,加拿大,一梯,梯队,发表论文,论文数量,论文发表,分领,计算机视觉,底层算法
AB值：
0.347959
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