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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (3): 30-38     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.0822
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基于论文自动分类的社科类学科跨学科性研究*
刘浏1,2(), 王东波2,3
1(南京大学信息管理学院 南京 210023)
2(江苏省数据工程与知识服务重点实验室 南京 210023)
3(南京农业大学信息科学技术学院 南京 210095)
Identifying Interdisciplinary Social Science Research Based on Article Classification
Liu Liu1,2(), Wang Dongbo2,3
1(School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210023, China)
2(Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering and Knowledge Service (Nanjing University), Nanjing 210023, China)
3(College of Information Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)
全文: PDF (622 KB)   HTML ( 4
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】使用机器学习自动分类的方法, 量化社科类论文的跨学科性。【方法】根据论文的题录信息, 使用KNN算法对社科类论文进行自动分类, 根据分类结果提出定量研究跨学科性的指标——跨学科度, 并提出其计算方法。【结果】自动分类结果在各学科间呈现出较大的差异, 各学科的跨学科性对分类结果产生了较大的影响, 自动分类结果与跨学科度之间存在直接关系, 进而可以用来计算跨学科度。【局限】尚未对跨学科性进行更为深入、广泛的量化探究。【结论】使用机器学习方法量化研究跨学科性是一种有效的尝试。

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作者相关文章
刘浏
王东波
关键词 KNN文本分类跨学科性    
Abstract

[Objective] This study aims to quantitatively examine the interdisciplinary social science research with the help of machine learning technique’s automatic classification method. [Methods] We used the KNN algorithm to classify social science papers indexed by CNKI and then proposed a new method to calculate their degree of interdisciplinarity. [Results] There was significant difference among classification results of all disciplines. We also found significant correlation between the classification results and interdisciplinarity of papers. [Limitations] More quantitative research is needed to expand the present study. [Conclusions] Machine learning could effectively identify the interdisciplinary social science studies.

Key wordsKNN    Text Classification    Interdisciplinarity
收稿日期: 2017-08-15      出版日期: 2018-04-03
ZTFLH:  G350  
基金资助:*本文系国家自然科学基金管理学部青年项目“基于CSSCI的句法级汉英平行语料库构建及知识挖掘研究”(项目编号: 71303120)和江苏省普通高校学术学位研究生科研创新计划项目“引用内容分析——引文语义信息的自动挖掘”(项目编号: KYZZ16_0033)的研究成果之一
引用本文:   
刘浏, 王东波. 基于论文自动分类的社科类学科跨学科性研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(3): 30-38.
Liu Liu,Wang Dongbo. Identifying Interdisciplinary Social Science Research Based on Article Classification. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(3): 30-38.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.0822      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I3/30
  23种社会科学学科论文数量分布
学科 正确率 召回率 F1值
体育学 0.99 0.98 0.99
图书情报 0.98 0.97 0.98
教育学 0.96 0.98 0.97
心理学 0.97 0.97 0.97
法学 0.96 0.96 0.96
民族学 0.97 0.94 0.95
人文、地理 0.95 0.94 0.94
经济学 0.90 0.96 0.93
环境科学 0.93 0.92 0.92
管理科学 0.92 0.85 0.89
宏平均 0.95 0.95 0.95
微平均 0.94 0.94 0.94
  封闭测试结果
学科 正确率 召回率 F1值
体育学 0.94 0.90 0.92
图书情报 0.86 0.84 0.85
教育学 0.82 0.85 0.83
心理学 0.81 0.81 0.81
法学 0.81 0.79 0.80
民族学 0.78 0.76 0.77
经济学 0.64 0.76 0.69
人文、地理 0.65 0.58 0.62
环境科学 0.65 0.51 0.57
管理科学 0.52 0.48 0.50
宏平均 0.75 0.73 0.74
微平均 0.73 0.73 0.73
  开放测试结果
  实验结果和语料规模对比(数据经过归一化处理)
学科 跨学科度 自动分类的召回率
体育学 0.08 0.92
教育学 0.14 0.86
图书情报 0.15 0.85
民族学 0.21 0.79
人文、地理 0.22 0.78
心理学 0.22 0.78
环境科学 0.36 0.64
法学 0.36 0.64
经济学 0.46 0.54
管理科学 0.52 0.48
  社科类学科的跨学科度
  社会科学论文自动分类召回率和学科跨学科度对比
[1] Yang Y, Liu X.A Re-examination of Text Categorization Methods[C]//Proceedings of the 22nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. ACM, 1999: 42-49.
[2] 苏金树, 张博锋, 徐昕. 基于机器学习的文本分类技术研究进展[J]. 软件学报, 2006, 17(9): 1848-1859.
[2] (Su Jinshu, Zhang Bofeng, Xu Xin.Advances in Machine Learning Based Text Categorization[J]. Journal of Software, 2006, 17(9): 1848-1859.)
[3] Tong S, Koller D.Support Vector Machine Active Learning with Applications to Text Classification[J]. Journal of Machine Learning Research, 2012, 2(1): 45-66.
[4] 李琼, 陈利. 一种改进的支持向量机文本分类方法[J]. 计算机技术与发展, 2015, 25(5): 78-82.
doi: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.05.019
[4] (Li Qiong, Chen Li.An Improved Text Classification Method for Support Vector Machine[J]. Computer Technology and Development, 2015, 25(5): 78-82.)
doi: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.05.019
[5] 周庆平, 谭长庚, 王宏君, 等. 基于聚类改进的KNN文本分类算法[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(11): 3374-3377.
[5] (Zhou Qingping, Tan Changgeng, Wang Hongjun, et al.Improved KNN Text Classification Algorithm Based on Clustering[J]. Application Research of Computer, 2016, 33(11): 3374-3377.)
[6] Zhang X, Zhao J, Lecun Y.Character-level Convolutional Networks for Text Classification[C]//Proceedings of the 29th Annual Conference on Neural Information Processing Systems. 2015: 649-657.
[7] Conneau A, Schwenk H, Barrault L, et al.Very Deep Convolutional Networks for Text Classification[C]// Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. 2016: 1107-1116.
[8] 陈频. 中文科技论文文本分类研究[D]. 厦门: 厦门大学, 2006.
[8] (Chen Pin.The Text Classification Research of Chinese Technology Text[D]. Xiamen: Xiamen University, 2006.)
[9] 王东波, 苏新宁, 朱丹浩, 等. 基于支持向量机的医学期刊文章自动分类研究[J]. 情报理论与实践, 2011, 34(4): 115-118.
[9] (Wang Dongbo, Su Xinning, Zhu Danhao, et al.Automatic Classification of Medical Journal Articles Based on SVM[J]. Information Studies: Theory & Application, 2011, 34(4): 115-118.)
[10] 曾立梅. 基于文本数据挖掘的硕士论文分类技术[J]. 重庆邮电大学学报: 自然科学版, 2010, 22(5): 669-672.
doi: 10.3979/j.issn.1673-825X.2010.05.029
[10] (Zeng Limei.Categorization of Master Thesis Based on Text Data Mining[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications: Natural Science Edition, 2010, 22(5): 669-672.)
doi: 10.3979/j.issn.1673-825X.2010.05.029
[11] 叶鹏. 基于机器学习的中文期刊论文自动分类研究 [D]. 南京: 南京大学, 2013.
[11] (Ye Peng.Automatic Categorization of Chinese Journal Papers Based on Machine Learning[D]. Nanjing: Nanjing University, 2013.)
[12] 王昊, 叶鹏, 邓三鸿. 机器学习在中文期刊论文自动分类研究中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2014(3): 80-87.
[12] (Wang Hao, Ye Peng, Deng Sanhong.The Application of Machine-Learning in the Research on Automatic Categorization of Chinese Periodical Articles[J]. New Technology of Library and Information Service, 2014(3): 80-87.)
[13] 王细薇, 樊兴华, 赵军. 一种基于特征扩展的中文短文本分类方法[J]. 计算机应用, 2009, 29(3): 843-845.
[13] (Wang Xiwei, Fan Xinghua, Zhao Jun.Method for Chinese Short Text Classification Based on Feature Extension[J]. Journal of Computer Applications, 2009, 29(3): 843-845.)
[14] 王盛, 樊兴华, 陈现麟. 利用上下位关系的中文短文本分类[J]. 计算机应用, 2010, 30(3): 603-606.
doi: 10.7666/d.y1989082
[14] (Wang Sheng, Fan Xinghua, Chen Xianlin.Chinese Short Text Classification Based on Hyponymy Relation[J]. Journal of Computer Applications, 2010, 30(3): 603-606.)
doi: 10.7666/d.y1989082
[15] Bronstein L R.A Model for Interdisciplinary Collaboration[J]. Social Work, 2003, 48(3): 297-306.
doi: 10.1111/j.1540-4781.2007.00719_7.x pmid: 12899277
[16] Rhoten D, Parker A.Risks and Rewards of an Interdisciplinary Research Path[J]. Science, 2004, 306(5704): 2046.
doi: 10.1126/science.1103628 pmid: 15604393
[17] Klein J T.Interdisciplinarity: History, Theory, and Practice [M]. Wayne State University Press, 1990.
[18] 章成志, 吴小兰. 跨学科研究综述[J]. 情报学报, 2017, 36(5): 523-535.
[18] (Zhang Chengzhi, Wu Xiaolan.Review on Interdisciplinary Research[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2017, 36(5): 523-535.)
[19] Per A, Kjell A, Matilda A, et al.Solving Problems in Social-Ecological Systems: Definition, Practice and Barriers of Transdisciplinary Research[J]. Ambio, 2013, 42(2): 254-265.
doi: 10.1007/s13280-012-0372-4 pmid: 3593036
[20] Alexander J, Bache K, Chase J, et al.An Exploratory Study of Interdisciplinarity and Breakthrough Ideas[C]// Proceedings of Picmet 2013: Technology Management in the It-Driven Services. IEEE, 2013: 2130-2140.
[21] Klein J T.Evaluation of Interdisciplinary and Transdisciplinary Research: A Literature Review[J]. American Journal of Preventive Medicine, 2008, 35(2): 116-123.
doi: 10.1016/j.amepre.2008.05.010
[22] 刘小宝, 刘仲林. 跨学科研究前沿理论动态: 学术背景和理论焦点[J]. 浙江大学学报: 人文社会科学版, 2012, 42(6): 16-26.
doi: 10.3785/j.issn.1008-942X.2012.01.171
[22] (Liu Xiaobao, Liu Zhonglin.Academic Background and Theoretical Focus of Interdisciplinary Research[J]. Journal of Zhejiang University: Humanities and Social Sciences, 2012, 42(6): 16-26.)
doi: 10.3785/j.issn.1008-942X.2012.01.171
[23] 韩普, 王东波. 跨学科性的理论与实践研究综述[J]. 情报学报, 2014, 33(11): 1222-1232.
doi: 10.3772/j.issn.10000135.2014.011.011
[23] (Han Pu, Wang Dongbo.A Review on Theories and Practices of Interdisplinarity[J]. Journal of the China Society for Scientific and Technical Information, 2014, 33(11): 1222-1232.)
doi: 10.3772/j.issn.10000135.2014.011.011
[24] 许海云, 尹春晓, 郭婷, 等. 学科交叉研究综述[J]. 图书情报工作, 2015, 59(5): 119-127.
[24] (Xu Haiyun, Yin Chunxiao, Guo Ting, et al.Interdisciplinary Research Review[J]. Library and Information Service, 2015, 59(5): 119-127.)
[25] Stein Z.Modeling the Demands of Interdisciplinarity: Toward a Framework for Evaluating Interdisciplinary Endeavors[J]. Integral Review, 2007, 4(1): 91-107.
[26] Jacobs J A, Frickel S.Interdisciplinarity: A Critical Assessment[J]. Annual Review of Sociology, 2009, 35: 43-65.
doi: 10.1146/annurev-soc-070308-115954
[27] Porter A L, Roessner D J, Heberger A E.How Interdisciplinary is a Given Body of Research?[J]. Research Evaluation, 2008, 17(4): 273-282.
doi: 10.3152/095820208X364553
[28] Graybill J K, Dooling S, Shandas V, et al.A Rough Guide to Interdisciplinarity: Graduate Student Perspectives[J]. BioScience, 2006, 56(9): 757-763.
doi: 10.1641/0006-3568(2006)56[757:ARGTIG]2.0.CO;2
[29] Dalgaard T, Hutchings N J, Porter J R.Agroecology, Scaling and Interdisciplinarity[J]. Agriculture, Ecosystems & Environment, 2003, 100(1): 39-51.
[30] Schummer J. Multidisciplinarity, Interdisciplinarity,Patterns of Research Collaboration in Nanoscience and Nanotechnology[J]. Scientometrics, 2004, 59(3): 425-465.
doi: 10.1023/B:SCIE.0000018542.71314.38
[31] Choi B C K, Pak A W P. Multidisciplinarity, Interdisciplinarity, and Transdisciplinarity in Health Research, Services, Education and Policy: 2. Promotors, Barriers, and Strategies of Enhancement[J]. Clinical & Investigative Medicine, 2007, 30(6): 224-232.
doi: 10.3727/096368908786576499 pmid: 18053389
[32] Choi B C K, Anita W P. Multidisciplinarity, Interdisciplinarity, and Transdisciplinarity in Health Research, Services, Education and Policy: 3. Discipline, Inter-discipline Distance, and Selection of Discipline[J]. Clinical & Investigative Medicine, 2008, 31(1): 41-48.
[33] Hirst G.Discipline Impact Factors: A Method for Determining Core Journal Lists[J]. Journal of the Association for Information Science & Technology, 2010, 29(4): 171-172.
doi: 10.1002/asi.4630290403
[34] Cassi L, Mescheba W, De Turckheim E.How to Evaluate the Degree of Interdisciplinarity of an Institution?[J]. Scientometrics, 2014, 101(3): 1871-1895.
doi: 10.1007/s11192-014-1280-0
[35] Leeuwen T N V, Moed H F. Characteristics of Journal Impact Factors: The Effects of Uncitedness and Citation Distribution on the Understanding of Journal Impact Factors[J]. Scientometrics, 2005, 63(2): 357-371.
doi: 10.1007/s11192-005-0217-z
[36] Vinkler P.The Use of the Percentage Rank Position Index for Comparative Evaluation of Journals[J]. Journal of Informetrics, 2014, 8(2): 340-348.
doi: 10.1016/j.joi.2014.01.001
[37] ICTCLAS [EB/OL]. [2018-01-12]. .
[38] Jones K S.A Statistical Interpretation of Term Specificity and Its Application in Retrieval[J]. Journal of Documentation, 1972, 28(1): 11-21.
doi: 10.1108/eb026526
[39] Yang Y, Pedersen J O.A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization[C]//Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning (ICML 1997). 1997: 412-420.
[40] 代六玲, 黄河燕, 陈肇雄. 中文文本分类中特征抽取方法的比较研究[J]. 中文信息学报, 2004, 18(1): 27-33.
[40] (Dai Liuling, Huang Heyan, Chen Zhaoxiong.A Comparative Study on Feature Selection in Chinese Text Categorization[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2004, 18(1): 27-33.)
[41] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
[41] (Zhou Zhihua.Machine Learning [M]. Beijing: Tsinghua University Press, 2016.)
[1] 陈杰,马静,李晓峰. 融合预训练模型文本特征的短文本分类方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 21-30.
[2] 周泽聿,王昊,赵梓博,李跃艳,张小琴. 融合关联信息的GCN文本分类模型构建及其应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(9): 31-41.
[3] 余本功,朱晓洁,张子薇. 基于多层次特征提取的胶囊网络文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 93-102.
[4] 王艳, 王胡燕, 余本功. 基于多特征融合的中文文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(10): 1-14.
[5] 唐晓波,高和璇. 基于关键词词向量特征扩展的健康问句分类研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(7): 66-75.
[6] 王思迪,胡广伟,杨巳煜,施云. 基于文本分类的政府网站信箱自动转递方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 51-59.
[7] 徐月梅,刘韫文,蔡连侨. 基于深度融合特征的政务微博转发规模预测模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 18-28.
[8] 徐彤彤,孙华志,马春梅,姜丽芬,刘逸琛. 基于双向长效注意力特征表达的少样本文本分类模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 113-123.
[9] 余本功,曹雨蒙,陈杨楠,杨颖. 基于nLD-SVM-RF的短文本分类研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(1): 111-120.
[10] 聂维民,陈永洲,马静. 融合多粒度信息的文本向量表示模型 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 45-52.
[11] 邵云飞,刘东苏. 基于类别特征扩展的短文本分类方法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 60-67.
[12] 秦贺然,刘浏,李斌,王东波. 融入实体特征的典籍自动分类研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(9): 68-76.
[13] 陈果,许天祥. 基于主动学习的科技论文句子功能识别研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 53-61.
[14] 陈万成,戴浩然,金映含. 基于数据挖掘方法的HEDONIC房屋价格评估模型——以美国城市西雅图为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 19-26.
[15] 余本功,陈杨楠,杨颖. 基于nBD-SVM模型的投诉短文本分类*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(5): 77-85.
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