基于LDA模型分类的中美欧人工智能发展比较研究

摘要：

近年来,人工智能技术快速发展,各国对人工智能的重视程度不断加深,人工智能的论文产出数量也在逐年渐递增.为了对各国人工智能研究水平进行比较,促进相关政策的制定,研究借鉴文本分析中LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型对论文主题进行划分,并利用论文活动力指数、论文影响力指数测度各国在不同主题人工智能研究的发展水平.结果显示:美国、加拿大、中国处于人工智能研究的第一梯队,发表论文数量多,影响力较大;中国在2009—2020年之间论文发表数量迅速上升,同时在论文影响力、论文活动力方面得分较高,在细分领域方面,中国在计算机视觉领域、机器学习与底层算法领域有着较大优势.

关键词：人工智能、LDA模型、论文活动力指数、论文影响力指数

所属期刊栏目：35

分类号：G202;G442;TP393

资助基金：国家自然科学基金71974041

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-10