专题:基于自然语言处理的研究热点识别与前沿预测

共词分析识别研究热点的内容效度研究:基于自然语言处理*

  • 李承晋 高 冲 周文杰
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  • 1.西北师范大学商学院
李承晋(1985-),男,西北师范大学商学院讲师,博士;高冲(1992-),男,西北师范大学商学院在读硕士研究生;周文杰(1973-),男,西北师范大学商学院教授,博士。

收稿日期: 2018-02-20

  网络出版日期: 2018-03-14

基金资助

*本文系国家自然科学基金项目“基于共词分析的科学计量信效度研究”(项目编号:71563042)研究成果之一。

The Content Validity of Hot Research Issues Identified by Co-words Analysis:a Study based on the Natural Language Processing

  • Li Chengjin Gao Chong Zhou Wenjie
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Received date: 2018-02-20

  Online published: 2018-03-14

摘要

:文章应用自然语言处理的方法,基于选定领域的文献的题名、摘要、关键词和全文,识别了研究热点并对其内容效度进行了检验。研究发现:关键词在研究热点识别中内容效度较低,存在一定效度风险;从综合指标来看,基于题名、全文和摘要而识别的研究热点具有相对较高的内容效度;从单项指标(算法)来看,基于不同分析单元而识别研究热点的内容效度具有一定的不稳定性。

本文引用格式

李承晋 高 冲 周文杰 . 共词分析识别研究热点的内容效度研究:基于自然语言处理*[J]. 图书与情报, 2018 , 38(01) : 8 -14 . DOI: 10.11968/tsyqb.1003-6938.2018002

Abstract

Present study conducted a Natural Language Processing procedure to test the content validity of the hot research issues identified by titles, abstracts, keywords and full text of academic papers. The findings include: Firstly, the hot research issues identified by keywords facing a high validity risks. Secondly, the content validity of hot research issues identified by titles are highest compared to other analysis unit from a comprehensive perspective. Thirdly, the hot research issues identified by various units are unstable from perspective of solo-index.
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