文本内容分析复合模型及其在情报研究中的应用

发布时间：2020-09-15 13:39

　　 内容分析法是一种对信息内容进行深入分析的半定量的研究方法,它的历史已有上百年之久,发展至今已经成为一个比较成熟的方法体系。计算机的出现为内容分析的分析方式和对象带来了机遇和挑战。情报研究是一个比较广泛的研究领域,涉及到的资料也比较广,将计算机辅助内容分析应用到情报研究中是很有意义的。本文提出了一个针对文本的内容分析复合模型,并将对其在情报研究中的应用作了一定的探讨。 论文主要包括以下研究内容: (1) 完整介绍了内容分析法的发展历史、分析步骤及其中涉及到的指标。 (2) 详细分析了计算机辅助文本内容分析法,分析了几个目前比较成功的 内容分析软件,并分析了一个由 VBPro 完成的内容分析案例。 (3) 介绍并分析了两个比较经典的关键词分析算法,提出了内容分析复合 模型,并将位置加权机制与关键词分析算法相结合,引入到内容分析 模型中。 (4) 将分析样本圈定在科技战略情报中的科技报告,提出将内容结构化比 较好的科技报告文献进行格式结构化,之后再利用文中提出的内容分 析复合模型对其进行分析,并选定了一篇有关主题的科技报告,对这 篇科技报告用手工模拟计算机辅助方式,按照内容分析复合模型对其 进行分析。 (5) 按照实例分析中出现的问题对模型的改进提出了一些具体的意见,并 提出了模型下一步改进。 本文的主要创新之处就是构建了一个完整规范的内容分析模型,并将位置加权机制引入此模型。在具体应用中,又提出将结构比较规整的文章格式半结构化,令整个应用模型更加完整科学。
【学位单位】：中国科学院研究生院（文献情报中心）
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2005
【中图分类】：G350

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本文编号：2819033