曾江峰,黄泳潼,陈静怡,冯昌扬.面向融合出版技术的主题演化研究[J].数字图书馆论坛,2023,(4):9~18 |
面向融合出版技术的主题演化研究 |
Theme Evolution for Technology of Integrated Publishing |
投稿时间:2023-03-31 |
DOI:10.3772/j.issn.1673-2286.2023.04.002 |
中文关键词: 融合出版;技术主题演化;BERTopic模型 |
英文关键词: Integrated Publishing; Technology Topic Evolution; BERTopic Model |
基金项目:本研究得到富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目“面向融合出版的前沿技术主题演化及发展趋势预测研究”、
教育部人文社会科学研究青年基金项目“情境大数据驱动的社交媒体虚假信息识别模型与治理策略研究”(编号:21YJC870002)、中央
高校基本科研业务费资助项目“信息交互行为与隐私保护研究”(编号:CCNU22QN017)、武汉市知识创新专项项目曙光计划项目“多
源知识驱动的社交媒体虚假新闻检测研究”(编号:2022010801020287)资助。 |
作者 | 单位 | 曾江峰 | 华中师范大学信息管理学院 | 黄泳潼 | 华中师范大学信息管理学院 | 陈静怡 | 华中师范大学信息管理学院 | 冯昌扬 | 华中师范大学信息管理学院;富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室 |
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中文摘要: |
掌握融合出版领域前沿技术的应用现状与趋势,为融合出版领域的技术应用提供参考。选择2006—2022年融合出版领域的专利、新闻、公众号、学术论文数据,采用joiNLP算法提取关键短语,利用BERTopic模型进行主题提取,并基于all-MiniLM-L6-v2模型将主题向量化作为余弦相似度计算的依据,以分析2006—2022年融合出版技术主题与应用主题的强度演化与内容演化趋势,最终构建演化主路径。以多源数据为研究对象,揭示融合出版领域热点技术可归纳为区块链、人工智能、虚拟现实、增强现实,并指出未来融合出版将在元宇宙世界具有更广泛的应用空间。使用主题模型从文本语义层面提取技术主题,结果具有高准确性和强可解释性,对探究技术的演化规律与趋势具有创新意义。 |
英文摘要: |
This paper aims to master the application status and trend of cutting-edge technologies in the field of integrated publishing, and provide references for the technology application in the field of integrated publishing. The data of patents, news, public accounts, and academic papers in the field of integrated publishing from 2006 to 2022 years are selected, the key phrases are extracted by joiNLP algorithm, the topics are extracted by BERTopic model, and the topic vectorization is used as the basis for cosine similarity calculation based on all-MiniLM-L6-v2 model. This paper analyzes the intensity evolution and content evolution trend of the integrated publishing technology theme and application theme from 2006 to 2022, and finally builds the evolution main path. Taking multi-source data as the research object, it reveals that the hot technologies in integrated publishing field can be summarized as block chain, artificial intelligence, virtual reality, and augmented reality, and points out that integrated publishing will have a wider application space in the metaverse world in the future. By using topic model to extract technical topics from the semantic level of text, the results have high accuracy and strong interpretability, which have innovative significance to explore the evolution law and trend of technology. |
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