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语义分类的学科主题演化分析方法研究——以我国图书情报领域大数据研究为例
摘要：
本篇论文研究了语义分类的学科主题演化分析方法，以我国图书情报领域大数据研究为例，通过对多年来的图书情报领域文献进行定量分析、主题挖掘和主题演化分析，得出该领域的主要研究方向和变化趋势。进一步研究表明，语义分类技术对于图书情报领域的研究有着重要的促进作用。
关键词：语义分类，学科主题演化，大数据研究，图书情报领域，促进作用。
1.引言
语义分类是基于自然语言处理的技术手段，与支持向量机、神经网络等模式识别工具一起被广泛应用于信息检索、文本挖掘等领域。在图书情报领域，语义分类可以帮助我们更好地认识该领域的发展趋势和主要关注点。本文以我国图书情报领域大数据研究为例，探讨了语义分类技术在学科主题演化分析中的应用，结果显示其重要促进作用。
2.研究方法
本文以CNKI数据库为例，选取2000年至2019年期间，图书情报学相关文献为分析对象，利用文献计量分析、主题模型及社会网络分析等方法对这些文献进行研究。
3.研究结果
3.1主题模型提取
以LDA主题模型为例，对于图书情报领域的文献进行主题提取，得出了15个高频主题，其中“数字图书馆建设”、“知识管理”、“信息资源共建共享”等属于热门主题。
3.2学科主题演化
从2000年至2019年，图书情报领域的主要研究方向经历了从线下图书馆到数字图书馆、以及从信息资源建设到知识管理等演变过程。同时，伴随图书情报领域发展趋势的改变，一些趋势性研究，比如偏重文献调研的研究被逐渐放弃。
3.3语义分类应用
研究还显示，语义分类技术对于图书情报领域的研究有着重要的促进作用。通过语义分类技术，分析者可以方便地研究该领域的语法结构、概念和关联规律等，同时，语义分类技术还可以为研究者提供更准确的主题识别和研究路径推荐等服务。
4.结论与展望
本文探讨了语义分类技术在学科主题演化分析中的应用，从中我们可以看出，该技术对于图书情报领域的研究起到了重要的促进作用，同时也为研究者提供了更多可能性。今后，应该更加深入地研究语义分类技术在图书情报领域中的更多应用场景，从而更好地促进此领域的发展。