典型文献
基于关键词抽取算法的隐喻研究趋势分析
文献摘要：
[目的]针对中国近40年隐喻研究的发展和演变规律进行梳理和定量分析,旨在为相关语言学家和计算语言学家提供参考,缩小中国隐喻研究与国外先进水平的差距.[方法]采用关键词抽取算法将隐喻文献映射为关键词集合,结合科学计量学原理筛选出6个有效特征作为回归模型参数预测下一年的热点词频度,对隐喻发展进行历时和共时分析.[结果]对比5种回归模型预测结果,发现拟合程度最好的梯度上升回归树模型对下一年度的关键词预测精度最高,特征消融实验的结果也证实所选的每一个特征均有效.[局限]关键词抽取算法的准确性有待进一步提高.[结论]隐喻研究正在向多领域、多学科交叉的方向发展.本文特征选择的方法可以为隐喻自动识别研究提供参考.
文献关键词：
隐喻;热点预测;回归模型;历时分析;共时分析
中图分类号：
作者姓名：
张冬瑜;顾丰;崔紫娟;胡绍翔;张伟;林鸿飞
作者机构：
大连理工大学软件学院 大连116620;大连理工大学国际合作与交流处 大连116024;大连理工大学计算机科学与技术学院 大连116023
文献出处：
引用格式：
[1]张冬瑜;顾丰;崔紫娟;胡绍翔;张伟;林鸿飞-.基于关键词抽取算法的隐喻研究趋势分析)[J].数据分析与知识发现,2022(04):130-138
A类：
献映
B类：
关键词抽取,研究趋势,演变规律,语言学家,计算语言学,词集,科学计量学,有效特征,参数预测,词频,频度,共时分析,拟合程度,梯度上升,升回,回归树模型,消融实验,多学科交叉,特征选择,自动识别,热点预测,历时分析
AB值：
0.371833
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