【摘 要】
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随着科学技术高速发展,科技文献的数量与日俱增,从海量的文献数据中挖掘出前沿科技关键词是一个新的挑战,由专家进行人工分析是一种常见而传统的方式,但这种方式的效率低且成
【机 构】
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北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室,北京国科知源科技有限公司,北京市科技信息中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目课题:众智化专业知识协同开发技术及应用(2017YFB1402403)资助。
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随着科学技术高速发展,科技文献的数量与日俱增,从海量的文献数据中挖掘出前沿科技关键词是一个新的挑战,由专家进行人工分析是一种常见而传统的方式,但这种方式的效率低且成本高。文中提出了一种将文献计量与众包技术相结合的算法:首先利用自然语言处理的词性标注技术处理并获取文献中的名词,然后通过基于文献计量的科技监测方法筛选出潜在的科技关键词,最后利用众包平台的数据进一步筛选潜在的科技关键词。采用计算机领域和生物医药领域的英文文献数据进行实验,结果表明所提算法有一定的效果,其效率比人工分析的方式高,能为专家人工分析起到辅助作用。所提算法能够更好地指导前沿技术关键词的挖掘,为未来更加自动和智能的前沿技术关键词挖掘提供参考。
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