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搜尋結果 : 和" Automatic Clustering"有關的資料, 共有1筆
文字探勘技術輔助主題分析—以「中國大陸研究」期刊為例
Text Mining-based Topic Analysis: A Case Study of the Journal “Mainland China Studies”
邵軒磊(Hsuan-lei Shao)曾元顯(Yuen-Hsien Tseng)
57卷1期(2018/03/01)

中國大陸(Mainland China)做為社會科學學術研究對象,隨學科變遷以及兩岸情勢發展,在各時期有不同主題。承此,本文使用主題分析工具 (CATAR),對「中國大陸研究」期刊於 1998~2015 年刊載之論文,透過論文的篇名與摘要文字,從事主題群聚(clustering)分析,藉以辨識顯著的研究主題,及其關鍵字,並以此觀察各主題發展趨勢。結果呈現出「中國大陸研究」之 473 篇文章,可歸類為七大主題,每一主題各有關鍵字。從每個主題的發表量(包括「發表..

With the rapid development of cross-strait situation, “Mainland China” as a subject of social science studies reflects different topics in different eras. This study applies an automatic content analysis tool(CATAR)to analyze the journal “Mainland China Studies”(1998-2015)to observe research trends based on clustering of the texts from the title and abstract of each journal article. The results show that the 473 articles published by the journal are clustered into seven salient topics. By publication n..

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