【摘 要】
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【目的】从学术文献中发现领域基础词汇,为把握学科知识结构和发展脉络提供支持。【方法】将引文网络引入到共词分析中,构造关键词之间的引用共词网络,采用PageRank算法对候
【机 构】
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武汉大学信息管理学院; 武汉大学信息检索与知识挖掘研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“面向词汇功能的学术文本语义识别与知识图谱构建”(项目编号:71473183);国家自然科学基金青年项目“基于深度语义挖掘的引文推荐多样化研究”(项目编号:71704137);中国博士后科学基金资助项目“基于词汇功能的科研资源推著”(项目编号:2016M602371)的研究成果之一
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【目的】从学术文献中发现领域基础词汇,为把握学科知识结构和发展脉络提供支持。【方法】将引文网络引入到共词分析中,构造关键词之间的引用共词网络,采用PageRank算法对候选词汇重要性进行排名,基于约11万篇计算机领域文献集进行实证研究。【结果】从定性和定量的角度与词频法和共词分析法进行对比,结果表明本文方法效果较好,能更好地拟合专家人工筛选结果,盲选实验的平均准确度达72.6%。【局限】仅以计算机领域为例进行实验。【结论】本研究提出一种融合引用共词网络和Page Rank算法的领域基础词汇发现策略,能够提高领域基础词汇发现的效率和质量。
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