1 引言
2 基础理论阐述
2.1 ESI研究前沿的问题驱动导向
2.2 ESI研究前沿的知识元迁移现象
3 研究方法
3.1 LDA与PLDA主题模型
3.2 信息熵
4 实证研究
4.1 全局前沿主题高权重知识元词项抽取
4.2 关键核心知识元语义语用功能标注
4.3 用于定量迁移分析的目标知识元选取
4.4 知识元迁移定量分析指标
4.5 基于知识元迁移的ESI研究前沿演进分析
4.5.1 金属对电极前沿主题知识元迁移特征
4.5.2 电子传输层前沿主题知识元迁移特征
4.5.3 钙钛矿吸光层前沿主题知识元迁移特征
5 结语
文章摘要:在前期研究的基础之上,本文提出了一种基于知识元迁移的ESI （essential science indicators）研究前沿知识演进分析方法,通过对研究前沿中的知识元迁移现象,进行定量分析和迁移程度计算,从语义分析和知识计算的角度,进一步探索研究前沿的演进机理。借助命名实体识别、词袋模型、PLDA （parallel latent Dirichlet allocation）主题模型、信息熵算法等文本语义挖掘和自然语言处理技术,通过设计贡献度指数CVI （contribution value index）和迁移度指数MVI （migration value index）两种计量指标,探究知识元的迁移规律。研究结果表明,以前沿主题中的个体知识元作为分析对象,可以从最为直接、最为细粒度的视角,对研究前沿随时间变化时内在知识结构特征的变迁规律进行挖掘,揭示领域知识要素在不同时期的演化状态,能够更为深入地回答研究前沿的追踪发展变迁问题,为面向学科前沿的科技情报工作提供方法论参考。
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