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J-GLOBAL ID：202002262517110393   整理番号：20A2691888

技術進化経路のマッピング:動的トピック検出と追跡のための新しいモデル【JST・京大機械翻訳】

Mapping the technology evolution path: a novel model for dynamic topic detection and tracking

著者 (5件)： Liu Huailan (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Chen Zhiwang (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Tang Jie (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhou Yuan (School of Public Policy and Management, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Sheng (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： Scientometrics  (Scientometrics)
巻： 125  号： 3  ページ： 2043-2090  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0772B  ISSN： 0138-9130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 研究分野の進化経路を同定することは,科学的および技術革新に不可欠である。トピックモデルまたはソーシャルネットワーク解析に基づく技術進化経路を同定する多くの試みがあるが,それらの多くは方法論に欠陥があった。最初に,多くの研究は,科学的文献における単一タイプの情報(テキストまたは引用情報)のみを考慮し,不完全な技術経路マッピングにつながる可能性がある。第二に,各期間における話題の数は自動的に決定できず,動的トピックトラッキングを困難にする。第3に,データマイニング方法は,視覚解析と効果的に結合できず,それは,マッピングの効率と柔軟性に影響を及ぼすであろう。本研究では,科学的文献のより良いトピック検出と追跡を達成するために,新しいノンパラメトリックトピックモデル,引用を含む階層的Dirichletプロセス(CIHDP)を用いて,技術進化経路をマッピングするための方法を開発した。経路をより良く提示し,解析するために,D3.jsを用いて,進化経路の分割と融合を可視化した。進化経路の成功したマッピングを通して,人工知能研究領域をマッピングするためにこの新しいモデルを使用し,提案した方法の妥当性とメリットを示した。引用情報を組み込んだ後,CIHDPは完全な経路進化プロセスをマッピングでき,階層的DirichletプロセスおよびLDAよりも優れた性能を有することを見出した。この方法は,技術的トピックスの開発を理解し,解析するのに役に立つ。さらに,それは,技術革新生態系の科学または技術を地図化するためによく使用することができる。また,それは技術進化経路研究者または政策立案者の興味を喚起するかもしれない。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  可視化 ,  ノンパラメトリック法 ,  人工知能 ,  柔軟性 ,  生態系 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 社会的ネットワーク ,  トピックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 技術進化経路 ,  技術経路マッピング ,  トピックモデル ,  動的トピック検出 ,  階層的Dirichletプロセス(HDP) ,  経路分裂と融合

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 進化 ,  経路 ,  マッピング ,  トピック ,  追跡 ,  モデル