国内自然语言处理的研究主题与合作能力分析

国内自然语言处理的研究主题与合作能力分析

布优祥,陈苗,庞佳昊,石晶晶,刘凡莹,杨克虎,张俊华,田金徽

兰州大学护理学院，兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院，甘肃省循证医学与临床转化重点实验室,天津中医药大学循证医学中心,兰州大学护理学院，兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院，甘肃省循证医学与临床转化重点实验室

收稿日期:2018-04-25 修回日期:2018-04-25 出版日期:2018-05-25
基金资助:
甘肃省智慧医疗工程实验室开放基金（项目编号：20170101；项目名称：国内外人工智能研究主题分析）；甘肃省循证医学与临床转化重点实验室开放基金（项目编号：20170203；项目名称：循证医学方法学研究）

The Analysis of the Research Topic and Collaborative Capabilities of Natural Language Processing Research in China

BU Youxiang,CHEN Miao,PANG Jiahao,SHI Jingjing,LIU Fanying,YANG Kehu,ZHANG Junhua and TIAN Jinhui

兰州大学护理学院，兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院,兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院，甘肃省循证医学与临床转化重点实验室,天津中医药大学循证医学中心,兰州大学护理学院，兰州大学循证医学中心，兰州大学基础医学院，甘肃省循证医学与临床转化重点实验室

Received:2018-04-25 Revised:2018-04-25 Online:2018-05-25

摘要/Abstract

摘要： 目的：通过可视化分析的方法，对我国学者发表的自然语言处理的相关文献进行分析与归纳，以了解我国自然语言处理研究的现状。方法：主要检索中国生物医学文献数据库、中国知网和万方数据库，并采用书目共现分析系统(BICOMS-2)分析软件对主要信息进行提取和整理，生成共现矩阵；利用NetDraw 软件绘制网络关系图和采用gCLUTO软件进行聚类分析。结果：研究共纳入文献206篇，但自2010年发表19篇关于自然语言处理的文章开始，此后逐年整体上都呈递减趋势，其中25个省份的作者参与了相关研究的发表，但地区之间存在不均衡性，且省份和单位之间缺乏合作；作者合作团体虽较多，但是缺乏多中心、多层次的团体合作。我国自然语言处理的基础研究方向较多，最近几年主要集中在神经网络、社会网络、XML纵览、倾向性分析、深度学习、MapReduce等热点方向上。结论：我国自然语言处理研究的数量近几年呈递减的趋势，且作者、单位和省份之间的合作情况也有待进一步加强，尤其是应促进多中心、多层次的团体合作，研究主题也有待进一步拓展。

Abstract: Objective：To analyze and summary the relevant literature on natural language processing published in China by the method of visual analysis， which may help to understand the current situation of natural language processing research. Methods： In this study， we searched the databases of CBM， CNKI and Wanfang data. The BICOMS-2 analysis software was used to extract and collate the main information， and a co-occurrence matrix was generated. The network diagram was drawn using NetDraw software， and the Cluster analysis using gCLUTO software. Results：206 articles were included， 19 articles were published in 2010， and the number of natural language processing studies was decreased after 2010. The authors took part in the natural language processing studies came from 25 provinces. But there was an imbalance in the provinces and there was lack of cooperation between the provinces and organizations. The authors have many cooperation groups， but lack of the multi-center， multi-level group cooperation. The research topic focused on the neural networks， social networks， XML overview， preference points， deep learning， MapReduce and other hotspots of natural language processing in China. Conclusion：The number of researches on natural language processing in China has gradually declined in recent years， and the cooperation between authors， organizations and provinces needs to be further improved. In particular， the multi-center and multi-level group cooperation should be promoted， and the research topic needs to be further expanded.

布优祥,陈苗,庞佳昊,石晶晶,刘凡莹,杨克虎,张俊华,田金徽. 国内自然语言处理的研究主题与合作能力分析[J]. .

BU Youxiang,CHEN Miao,PANG Jiahao,SHI Jingjing,LIU Fanying,YANG Kehu,ZHANG Junhua and TIAN Jinhui. The Analysis of the Research Topic and Collaborative Capabilities of Natural Language Processing Research in China[J]. .

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