基于LDA模型与共享语义空间的新兴技术识别——以自动驾驶汽车为例

摘要：

[目的]提出一种多源数据下,通过共享语义空间对技术主题进行表征的新兴技术识别方法,并探究方法的有效性.[方法]使用LDA主题模型识别多源数据主题,用Word2Vec模型基于主题代表词汇及其权重,将主题表示为向量,进而进行主题合并.使用主题强度、主题新颖度指标判别新兴主题.[结果]在具体的自动驾驶汽车实证领域,共识别出了驾驶主体切换、行驶轨迹选择与控制、变道安全、运动估计及风险规避、汽车结构设计、感知环境技术、通信技术及通信安全等7个新兴技术.[局限]未来将探讨如何更客观地确定阈值,以及细化主题的粒度.[结论]运用LDA主题模型与共享语义空间,可以在多源数据下识别出新兴技术主题,优化现有的识别方法.

关键词：新兴技术识别、LDA主题模型、自动驾驶汽车、语义空间、Word2Vec

所属期刊栏目：6

分类号：TP393;G250(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省社会科学基金项目;中央高校基本科研业务费专项项目

在线出版日期：2022-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：55-66