典型文献
基于共词和Word2Vec加权向量的文献-主题语义匹配分析方法
文献摘要：
[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.
文献关键词：
Word2Vec;共词分析;语义匹配;知识共享;主题演化
中图分类号：
作者姓名：
丁敬达;陈一帆;刘超;蔡微
作者机构：
上海大学文化遗产与信息管理学院 上海200444
文献出处：
引用格式：
[1]丁敬达;陈一帆;刘超;蔡微-.基于共词和Word2Vec加权向量的文献-主题语义匹配分析方法)[J].图书情报工作,2022(12):108-116
A类：
B类：
Word2Vec,语义匹配,匹配分析,共词分析,主题识别,发展演化,主题聚类,聚类主题,主题向量,余弦相似度,知识共享,共享领域,将相,主题特征,动态分析,主题演化
AB值：
0.372647
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