近年來,人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展,受到學術(shù)界和工業(yè)界廣泛關注。人工智能和大數(shù)據(jù)在某種意義上是相互的依存的。作為研究成果的重要傳播載體,科技文獻成為追蹤行業(yè)技術(shù)發(fā)展的重要手段。本文研究的科技文獻主要是專利文獻、期刊論文和會議論文。目前已經(jīng)有一些關于專利,期刊和會議論文的分析工作,但是都尚存一定的改進空間。在專利分析方面,大多數(shù)工作在進行專利分析的時候是在給定檢索詞的情況下,從專利數(shù)據(jù)庫中檢索相關專利信息進行分析。但是由于不同作者對關鍵詞的設置存在主觀性,甚至有些作者故意抽象對自己專利的描述。所以,單純使用個別關鍵詞的匹配方式檢索專利很容易遺漏查詢結(jié)果,擴大關鍵詞的覆蓋面是解決這個問題很好的方法。本文設計一個過濾器,從專利摘要中獲取與“大數(shù)據(jù)”相關的詞組,并將結(jié)果與Term Frequency–Inverse Document Frequency（TF-IDF）,SegPhrase,C-value,Word2vec等方法進行比較,發(fā)現(xiàn)基于過濾規(guī)則的方法在獲得與“大數(shù)據(jù)”相關的短語方面有著更有好的效果。在對期刊會議論文的分析方面,很多方法都是基于論文的引用計量分析,但是多數(shù)的方法... 

【文章來源】：廣州大學廣東省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

人工智能領域的相關論文隨時間的變化趨勢.（a）C中人工智能論文發(fā)表數(shù)量；（b）;中A文獻

廣州大學碩士學位論文的是對應的人工智能研究和應用領域。發(fā)現(xiàn)多數(shù)的研究是在工程應用方面。這來人工智能技術(shù)發(fā)展迅猛，并且取得了突破性進展，眾多領域都會涉及到對人相關技術(shù)的應用。（a） （b） （c）人工智能領域的相關論文隨時間的變化趨勢.（a） C 中人工智能論文發(fā)表數(shù)量；（b） ; 中 A 文的數(shù)量隨時間的變化趨勢；（c） C 中人工智能專利發(fā)表數(shù)量隨時間的變化趨勢

本文的總體框架流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2974936