本文選題：科技路線圖 + 文本挖掘�。� 參考：《情報(bào)理論與實(shí)踐》2017年05期

【摘要】：[目的/意義]為了加強(qiáng)針對(duì)科技路線圖的情報(bào)研究,探索從科技路線圖報(bào)告中自動(dòng)抽取核心信息的方法。[方法/過程]通過分析21個(gè)國家或組織發(fā)布的166份科技路線圖的內(nèi)容組織和表達(dá)特征,總結(jié)科技路線圖中包含的核心信息,提出一種新的信息抽取思路"抽取—同步—分類",實(shí)現(xiàn)對(duì)科技路線圖中核心內(nèi)容的抽取。[結(jié)果/結(jié)論]以45篇科技路線圖報(bào)告為測(cè)試案例進(jìn)行方法驗(yàn)證,最終獲取26736條有效數(shù)據(jù)信息,按時(shí)間序列可視化呈現(xiàn),能夠基本反映科技路線圖的主要內(nèi)容,表明該方法設(shè)計(jì)可行,能夠快速獲取科技路線圖中的核心信息,提高針對(duì)科技路線圖的情報(bào)獲取效率。[局限]在文本清洗、關(guān)鍵詞篩選等過程中尚需人工干預(yù),技術(shù)方法的選擇較為分散,有待進(jìn)一步綜合完善。
[Abstract]:Objective / significance] in order to strengthen the information research on the science and technology road map, to explore the method of extracting the core information automatically from the science and technology road map report. [methods / process] summarizing the core information contained in the science and technology road map by analysing the content organization and expressive characteristics of 166 science and technology road maps issued by 21 countries or organizations, In this paper, a new idea of information extraction, "extraction-synchronization-classification", is proposed to extract the core contents of the science and technology road map. [results / conclusion] using 45 science and technology road map reports as test cases, 26736 valid data information were obtained and visualized according to time series, which can basically reflect the main contents of science and technology road map. The results show that this method is feasible and can quickly acquire the core information in the science and technology road map, and improve the efficiency of information acquisition for the science and technology road map. In the process of text cleaning and keyword screening, manual intervention is needed, and the choice of technical methods is scattered and needs further comprehensive improvement.
【作者單位】： 中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心;首都醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生管理與教育學(xué)院;首都醫(yī)科大學(xué)圖書館;
【基金】：中國科學(xué)院規(guī)劃與決策科技支持系統(tǒng)建設(shè)項(xiàng)目“科技決策知識(shí)服務(wù)平臺(tái)”(項(xiàng)目編號(hào):院1405) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“科學(xué)結(jié)構(gòu)特征及其演化動(dòng)力學(xué)分析方法與應(yīng)用研究”(項(xiàng)目編號(hào):71173211)的成果
【分類號(hào)】：TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張?chǎng)?許鑫;;文本挖掘工具述評(píng)[J];圖書情報(bào)工作;2012年08期

2 邢鴻飛;;文本挖掘口角升溫[J];世界科學(xué);2013年05期

3 王娜;李云松;;基于概念格的文本挖掘[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2006年01期

4 黃維金;顧益軍;;刑偵檔案文本挖掘系統(tǒng)平臺(tái)中的文本精煉初探[J];中國人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

5 韓春;田大鋼;;對(duì)股票市場(chǎng)信息的文本挖掘[J];中國高新技術(shù)企業(yè);2008年23期

6 程志;黃榮懷;;文本挖掘及其教育應(yīng)用[J];現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育;2008年02期

7 鞏知樂;張德賢;;文本挖掘理論概述[J];福建電腦;2008年09期

8 楊霞;黃陳英;;文本挖掘綜述[J];科技信息;2009年33期

9 韓潔;;文本挖掘:獲取科學(xué)信息的新方式[J];福建電腦;2010年04期

10 郭洪濤;鄭光;趙靜;姜淼;何曉娟;呂愛平;;基于文本挖掘分析甲型H1N1流感的中醫(yī)藥治療特色[J];世界科學(xué)技術(shù)(中醫(yī)藥現(xiàn)代化);2011年05期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 陳林;王曉華;李殿峗;文俊浩;;基于自增模式的文本挖掘研究[A];’2004計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)交流會(huì)議論文集[C];2004年

2 王繼成;孫穎;張福炎;;文本挖掘-數(shù)據(jù)挖掘研究的新課題[A];第十六屆全國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

3 高飛;荊繼武;向繼;;文本挖掘系統(tǒng)的可視化方法研究[A];全國網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)研討會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2007年

4 朱強(qiáng)生;田英;周延泉;何華燦;;基于非負(fù)因子分析的模糊文本挖掘[A];2006通信理論與技術(shù)新進(jìn)展——第十一屆全國青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

5 錢程揚(yáng);龍毅;徐震;孫昊;;基于Web文本挖掘的地理位置信息重建技術(shù)[A];中國地理學(xué)會(huì)2007年學(xué)術(shù)年會(huì)論文摘要集[C];2007年

6 蔣子海;周斌;吳泉源;;基于UIMA AS的文本挖掘系統(tǒng)的性能分析與評(píng)估[A];全國計(jì)算機(jī)安全學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集·第二十五卷[C];2010年

7 邱曉蕾;張聰超;;基于SVD和部分聚集分類的文本挖掘算法[A];第二屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議（NCIRCS-2005）論文集[C];2005年

8 武洪萍;周國祥;;Web文本挖掘研究[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

9 陳宇;王強(qiáng);;聚類算法在Web文本挖掘中的應(yīng)用研究[A];2009全國計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

10 ;TRS搜索引擎和文本挖掘系統(tǒng)[A];中國中文信息學(xué)會(huì)第六次全國會(huì)員代表大會(huì)暨成立二十五周年學(xué)術(shù)會(huì)議中文信息處理重大成果匯報(bào)展資料匯編[C];2006年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 ;用挖掘技術(shù)使學(xué)術(shù)資源利用效益最大化[N];中國計(jì)算機(jī)報(bào);2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 曹奇敏;網(wǎng)絡(luò)信息文本挖掘若干問題研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 陳虹樞;基于主題模型的專利文本挖掘方法及應(yīng)用研究[D];北京理工大學(xué);2015年

3 李梅;文本挖掘中若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2016年

4 袁鋒;中醫(yī)醫(yī)案文本挖掘的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];山東師范大學(xué);2016年

5 孫道軍;文本挖掘預(yù)處理相關(guān)基礎(chǔ)技術(shù)分析與應(yīng)用研究[D];北京郵電大學(xué);2008年

6 周雪忠;文本挖掘在中醫(yī)藥中的若干應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2004年

7 王明春;基于粗糙集的數(shù)據(jù)及文本挖掘方法研究[D];天津大學(xué);2005年

8 李芳;文本挖掘若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京化工大學(xué);2010年

9 文翰;面向信息檢索的Web文本挖掘方法研究[D];華南理工大學(xué);2012年

10 卜東波;聚類/分類理論研究及其在文本挖掘中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2000年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 任振宇;基于網(wǎng)絡(luò)新聞文本挖掘的英語寫作訓(xùn)練應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

2 劉超;基于文本挖掘的輕量級(jí)搜索引擎[D];西南大學(xué);2015年

3 梁楠;基于文本挖掘的律師推薦方法研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

4 滕家雨;云框架下的文本挖掘算法并行化研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

5 唐東;基于XML和SVM的Web文本挖掘系統(tǒng)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

6 秦輝;基于文本挖掘的分布式網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

7 諶語;文本挖掘關(guān)鍵技術(shù)的研究及模擬實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2014年

8 何敏;基于MapReduce的文本挖掘研究[D];電子科技大學(xué);2015年

9 周先琳;基于動(dòng)態(tài)Labeled-LDA模型的微博主題挖掘[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

10 張馨允;基于Spark的Web文本挖掘系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2016年

，

本文編號(hào)：1993317