摘要
本发明公开了一种融合多种策略的科技文献主题挖掘方法,包括负采样生成训练数据、构建深度引文分析主题模型、模型训练、科研主题提取和引文预测5大步骤,通过融合深度神经网络、图嵌入算法、文献引用关系分析、主题建模技术、Transformer架构和稀疏性约束,提出深度引文分析主题模型,挖掘科技文献中的隐含科研主题和知识结构;充分考虑文献间的复杂引用关系和深层次语义关联,克服了传统方法仅关注局部连接的局限性,实现精准的引文预测和科研主题挖掘,能够精准揭示文献中的深层次结构和关系,为科研趋势分析、知识图谱构建和文献推荐等应用场景提供有力支持。
技术关键词
主题挖掘方法
多策略融合
主题模型
解码器
样本
科技
attention机制
矩阵
生成训练数据
融合深度神经网络
文献引用关系
科研
知识图谱构建
参数
算法
抽样方法
建模技术
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
原型
客户端
联邦学习方法
特征提取器
全局特征提取
运动意图识别
手功能康复机器人
数据样本集合
电信号
时域特征
需求预测模型
数据采集模块
智能交互设备
计算机可读指令
服务系统