典型文献
基于LDA模型与共享语义空间的新兴技术识别——以自动驾驶汽车为例
文献摘要：
[目的]提出一种多源数据下,通过共享语义空间对技术主题进行表征的新兴技术识别方法,并探究方法的有效性.[方法]使用LDA主题模型识别多源数据主题,用Word2Vec模型基于主题代表词汇及其权重,将主题表示为向量,进而进行主题合并.使用主题强度、主题新颖度指标判别新兴主题.[结果]在具体的自动驾驶汽车实证领域,共识别出了驾驶主体切换、行驶轨迹选择与控制、变道安全、运动估计及风险规避、汽车结构设计、感知环境技术、通信技术及通信安全等7个新兴技术.[局限]未来将探讨如何更客观地确定阈值,以及细化主题的粒度.[结论]运用LDA主题模型与共享语义空间,可以在多源数据下识别出新兴技术主题,优化现有的识别方法.
文献关键词：
新兴技术识别;LDA主题模型;自动驾驶汽车;语义空间;Word2Vec
中图分类号：
作者姓名：
周云泽;闵超
作者机构：
南京大学信息管理学院 南京210023
文献出处：
引用格式：
[1]周云泽;闵超-.基于LDA模型与共享语义空间的新兴技术识别——以自动驾驶汽车为例)[J].数据分析与知识发现,2022(02):55-66
A类：
B类：
LDA,语义空间,新兴技术识别,自动驾驶汽车,多源数据,探究方法,主题模型,模型识别,数据主题,Word2Vec,主题强度,新兴主题,行驶轨迹,变道,道安,运动估计,风险规避,汽车结构,通信安全,新兴技术主题
AB值：
0.319759
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