如今,各學(xué)科的科研文獻(xiàn)數(shù)量都呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)的趨勢(shì),并且學(xué)科之間日益深化交叉,呈現(xiàn)出研究主題分支眾多,發(fā)展不平衡的狀態(tài),這種情況加重了科研人員精準(zhǔn)搜索信息的難度,也不利于科研人員理清學(xué)科的研究進(jìn)展和跟蹤領(lǐng)域前沿。本文以研究電氣電子學(xué)科可再生能源領(lǐng)域的文獻(xiàn)為例,作為這個(gè)重要領(lǐng)域的一個(gè)新嘗試,將隱含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory,LSTM）方法運(yùn)用到該領(lǐng)域的主題分布探測(cè)中,旨在為學(xué)術(shù)研究人員提供該領(lǐng)域最清晰的發(fā)展背景和組織結(jié)構(gòu)。首先,本文通過應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析,LDA主題模型和自回歸整合移動(dòng)平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average,ARIMA）,將電氣電子學(xué)科可再生能源領(lǐng)域文獻(xiàn)劃分為29個(gè)不同的主題,并在兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)分析主題的增長(zhǎng)特征。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)每個(gè)主題的發(fā)展軌跡,預(yù)測(cè)它們未來的發(fā)展熱度,并分類為冷,熱和穩(wěn)定三種。本文還匯總了每個(gè)主題中最受歡迎的期刊和引文的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),從而使研究人員和期刊編輯易于欣賞和應(yīng)用,進(jìn)而本文結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)和文獻(xiàn)分析... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１連續(xù)詞袋模型的訓(xùn)練框架??ＣＢＯＷ模型是具有三層結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸入層，投影層和輸出層［３５］

?ｙｐ｛ｚｘ＼ｄＤ）?■■■?ｐ｛ｚＫ＼ｄＤ）ｙ??每個(gè)主題ｉ由大小為Ｖ的詞匯表（所有文檔中的單詞集合）的概率分布??確定，表示以主題Ｔ為條件在詞匯表中檢測(cè)單詞ｖ的可能性。ＬＤＡ??模型認(rèn)為一篇文檔是通過以下過程生成的：??第一步：從泊松分布中抽取文檔長(zhǎng)度??第二步：通過狄利克雷分布獲取文檔的主題分布０??第三步：生成一篇文檔的每一個(gè)詞時(shí)ｆｏｒ?ｎ＝ｌ?ｔｏ?Ｎ：??（ａ）：從文檔的主題分布中，抽取一個(gè)特定主題腦ｏｍｚ＿ａ／（＜９）；??（ｂ）：從概率，約抽取一個(gè)單詞ｗｎ。??圖２－２為ＬＤＡ概率模型圖，分為三層級(jí)別，參數(shù)ａ和戶是語(yǔ)料庫(kù)級(jí)的??參數(shù)，在生成語(yǔ)料庫(kù)的時(shí)采樣一次。變量＆是文檔級(jí)的變量，更薪每篇文檔??時(shí)采樣一次。＼？和％？是單詞級(jí)變量，更新每個(gè)單詞時(shí)采樣一次。??ａ－ｏｆｏ＾ｔｎ??ａ?〇?ｚ?ｗ?ｎ??Ｄ??圖２－２?ＬＤＡ概率模型圖??１０??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???根據(jù)圖２－２，可知戶（４?｜?ａ）表示以ａ為條件觀察文檔ｄ的主題分布＆的概??率。；？（７，?？丨＆）表示在文檔的主題分布條件概率下，文檔ｄ中單詞ＸＩ的主題??是的概率。最終在和／？的條件概率下，第ｄ篇文章第ｎ個(gè)單詞的概??率是通過計(jì)算所有可能的主題分配、文檔中所有單詞的乘??積和文本中所有文檔的乘積之和，語(yǔ)料庫(kù)生成的概率為公式Ｐ－５）。??Ｄ?ｆ?Ｎ，?）??Ｙ［ｐ＾ｅｄ?Ｉ?？）?ｎＺ＾，？?Ｉ?＆ｊ）Ｐ（Ｗｄ，ｎ?Ｉ?■?（２－５）??ｊ＝ｉ?Ｖｎ＝ｌ?Ｚｄ－？?ｙ?？??ＬＤＡ建模的目標(biāo)是找到每篇文檔中每個(gè)單詞的最佳主題分配，以及最??大化每個(gè)主題的最佳單詞概率，若直接求解需要將所有文檔中所有單詞的所??有可能主題分配相加，然而計(jì)算上無(wú)法實(shí)現(xiàn)，因此，ＬＤＡ的核心推理問題??是確定給定文檔的潛在變量的后驗(yàn)分布［９］，如公式（２－６）。??ｐ＾Ｚ＼Ｗ，ａ，Ｐ）?＝?Ｐ＾ｚＭａ＾）?（２－６）??ｐ｛ｗ＼ａ，Ｐ）??Ｄａｖｉｄ?Ｂｌｉｅ提出的利用變分推理方法為近似似然和后驗(yàn)分布求解提供了??一種確定性方法［３７］。變分推理的基礎(chǔ)是基于凸函數(shù)Ｊｅｎｓｅｎ不等式的性質(zhì)，??通過近似ＬＤＡ后驗(yàn)分布從而將計(jì)算問題重新表述為一個(gè)優(yōu)化問題，近似后??驗(yàn)分布的變分分布概率模型圖如圖２－３所示，近似分布的分布特征為式Ｐ－７）：??ｑ｛０，?ｚ＼／，＜／＞）?＝?ｑ｛６１?ｒ）Ｙｌ＾ｚｎ?１（２－７）??＇．爾?．???Ｄ＿??圖２－３近似ＬＤＡ后驗(yàn)的變分分布概率模型圖??最后利用ＥＭ算法在Ｅ步中找到變分參數(shù)最優(yōu)化值。在Ｍ步中最??大化對(duì)數(shù)似然，求解模型的ａ和０參數(shù)。?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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