曹京晶 王瑩 王燁 陳皓 張雪 張曉夏 朱曉晨

科學(xué)技術(shù)部科技人才交流開發(fā)服務(wù)中心 北京 100045

引言

從世界強國的發(fā)展經(jīng)歷看，要想崛起于世界，必先強盛于海洋。進入21世紀，海洋愈加成為國際社會關(guān)注的焦點，在全球競爭中的戰(zhàn)略地位日趨突出。海洋上的政治、軍事、經(jīng)濟、科技的現(xiàn)實競爭與戰(zhàn)略博弈呈愈演愈烈趨勢，爭奪的焦點是控制更廣闊的海洋，進而掌握更多的資源，獲得更大生存發(fā)展空間，深海、極地、太空、網(wǎng)絡(luò)成為戰(zhàn)略新疆域。新時代海洋科技發(fā)展，正迎來“從水面到水下、從淺海到深海、從近海到遠海、從機械化到智能化”的飛速跨越。相較于美國、英國、日本、俄羅斯等傳統(tǒng)海洋強國，我國海洋科技起步較晚，但近年來發(fā)展很快，已經(jīng)成為世界海洋科技網(wǎng)絡(luò)中的重要力量，海洋科技創(chuàng)新能力基本處于全球海洋科技競爭格局中的第二梯隊，與第一梯隊還存在一定的差距。本文旨在通過分析美國國家科學(xué)基金會對海洋領(lǐng)域的資助情況，對海洋領(lǐng)域的熱點方向及布局開展分析研究，以期對我國海洋領(lǐng)域的規(guī)劃布局提供參考。

美國國家科學(xué)基金會（National Science Foundation，United States，以下簡稱NSF）是美國獨立的聯(lián)邦機構(gòu)，由美國國會于1950年創(chuàng)立。該機構(gòu)支持除醫(yī)學(xué)領(lǐng)域外所有基礎(chǔ)科學(xué)、工程學(xué)領(lǐng)域的研究和教育（負責(zé)醫(yī)學(xué)的同類機構(gòu)為國家衛(wèi)生研究院），在美國近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展過程中發(fā)揮了重要作用[1]。NSF重點支持基礎(chǔ)科學(xué)研究，與我國自然科學(xué)基金在資助方向上最為接近。

樊春良等[2]在研究美國國家科學(xué)基金中考察了融合研究的內(nèi)涵和特點，以及美國國家科學(xué)基金會(NSF)融合研究的概念；根據(jù)NSF十大投入計劃和新的戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)，指出發(fā)展融合研究在NSF中的戰(zhàn)略地位；分析NSF支持融合研究的基礎(chǔ)和融合項目的特點，并對第一批融合項目的實施作了介紹。該文章的研究思路及數(shù)據(jù)獲取方式為本文的研究提供了參考思路。Greengrove C et[3]教授在美國自然基金關(guān)于海洋領(lǐng)域的研究部署具有較為深入的研究，研究結(jié)果表明美國NSF重點關(guān)注海洋深海領(lǐng)域探測、地形地貌研究以及資源勘探等領(lǐng)域，為本文在后續(xù)的實證研究部分提供了重點領(lǐng)域方向的指導(dǎo)。

本文主要通過對NSF近四十年來項目資助數(shù)量、資助金額、資助時間等數(shù)據(jù)維度進行簡要說明，并通過NSF在海洋領(lǐng)域的樣本數(shù)據(jù)，嘗試分析出海洋領(lǐng)域的重點關(guān)鍵技術(shù)及研究熱點方向，為我國未來對海洋領(lǐng)域的規(guī)劃及布局提供支撐。

1 數(shù)據(jù)來源與分析

1.1 數(shù)據(jù)獲取來源

從美國國家科學(xué)基金會獲取自1980–2019年之間近40年的已公開基金資助項目數(shù)據(jù)，并對獲取的數(shù)據(jù)根據(jù)時間、學(xué)科進行切片處理，形成基于時序標簽以及國標學(xué)科的的數(shù)據(jù)集合。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗

在獲取NSF資助數(shù)據(jù)后，對項目名稱、項目單位或項目摘要中的文本數(shù)據(jù)進行純文本格式轉(zhuǎn)換，對項目資金中的金額為零的數(shù)據(jù)進行剔除，對標點符號以及科技文獻中無意義的高頻詞進行過濾，以達到提升準確度的目標。

1.3 基于短文本聚類模型BertPlusLDA的主題識別方法

在自然語音處理領(lǐng)域，近年來深度學(xué)習(xí)取得了迅速發(fā)展，不少專家學(xué)者嘗試了多種文本特征提取算法。Zhang Y ect[4]介紹了一種基于長短時記憶（LSTM）遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，該模型以語言文本特征為輸入，將輸出設(shè)置為固定的指標判斷結(jié)果，具有較好的預(yù)測準確率。王瑞等[5]提出一種基于Labeled-LDA模型的文本特征提取方法，根據(jù)TF-IDF算法實現(xiàn)對文本類別的關(guān)鍵詞進行提取，通過文本simhash算法對提取出的主題詞與關(guān)鍵詞進行相似度計算，找到文本隱含主題的類別并提取特征詞。張衛(wèi)衛(wèi)等[6]提出一種基于Word2Vec和LDA主題模型的Web服務(wù)聚類方法。該方法首先將Wikipedia語料庫作為擴充源，使用word2vec對Web服務(wù)描述文檔內(nèi)容進行擴充，再將擴充后的描述文檔利用主題模型進行特征建模，將短文本主題建模轉(zhuǎn)化為長文本主題建模，更準確地實現(xiàn)服務(wù)內(nèi)容主題表達。嚴佩敏等[7]在研究中發(fā)現(xiàn)BERT語言可以更好地應(yīng)用于中文文本分類任務(wù)中。趙璐偲等[8]將基于BERT特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用在了中文電子病歷輸入推薦中。

因此本文在研究美國NSF的項目部署及關(guān)鍵詞統(tǒng)計時，嘗試將LDA模型與BERT模型相結(jié)合，首先采用基于Bert的模型將文本向量化，然后基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法對文本聚類，以解決提高聚類準確度的文本自動分類任務(wù)。

（1）BERT步驟

BERT的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)使用的是多層Transformer結(jié)構(gòu)，其最大的特點是拋棄了傳統(tǒng)的RNN和CNN，通過Attention機制將任意位置的兩個單詞的距離轉(zhuǎn)換成1，有效的解決了NLP中棘手的長期依賴問題。Transformer的結(jié)構(gòu)在NLP領(lǐng)域中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。

由于NSF數(shù)據(jù)源中的文本數(shù)據(jù)都是短文本數(shù)據(jù)，因此無論是摘要或者是關(guān)鍵詞，都非常適合對Bert進行訓(xùn)練。與此同時，我們認為NSF項目名稱、項目單位、摘要、關(guān)鍵字等都是高濃縮的關(guān)鍵信息，且文本長度可控，同時噪音比較低（不規(guī)則表示、錯別字等），文本信息濃縮度高，噪音低也適合采用Bert架構(gòu)[9]。在BERT步驟的主要工作包括利用NSF數(shù)據(jù)源中的NSF項目名稱、項目單位、摘要、關(guān)鍵字等短文本訓(xùn)練出最優(yōu)模型。并基于此模型對文本進行嵌入，并將嵌入結(jié)果最為LDA步驟的輸入。

（2）LDA步驟

貝葉斯模型，是一種具有良好的統(tǒng)計性質(zhì)的生成模型。LDA 模型的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)分析方法中“維數(shù)災(zāi)難”的問題，為文本數(shù)據(jù)挖掘提供了“主題”思路。此外，該方法具有完整的針對參數(shù)估計的算法，因而在文本分類、文本聚類、情感分析、垃圾郵件過濾、搜索引擎等方面得到廣泛應(yīng)用，并不斷得到發(fā)展和完善。基于Bert對文本信息的嵌入，將文本信息作為特征輸入到LDA中。

（3）BERT對LDA的互補

LDA在詞和文檔之間加入主題的概念，雖然可以較好的解決一詞多義和多次一義的問題。但由于基于傳統(tǒng)統(tǒng)計與貝葉斯的數(shù)學(xué)方式，因此在理解詞的上下文含義和相關(guān)性還存在差距。而基于Bert的詞嵌入策略可以對此缺點進行彌補。

LDA用于單文檔往往效果不明顯，Bert則恰恰適合短文本。因此我們采用Bert提取短文本之間的關(guān)聯(lián)信息。而采用短文檔“鏈接”成長文檔的機制使得詞被分配給某個主題的次數(shù)和一個主題包括的詞數(shù)目在運算層面進行收斂。我們的做法是把每個NSF每個項目屬于不同特征下的所有文本進行合并，“鏈接”成一個較長的文本作為LDA的聚類數(shù)據(jù)中的一個樣本。

2 BertPlusLDA方法在NSF項目資助情況的應(yīng)用

2.1 NSF一級學(xué)科資助情況

NSF于1950年由美國國會創(chuàng)立，是獨立的聯(lián)邦機構(gòu)，其宗旨在于促進全美科學(xué)進步，促進國家向健康、繁榮和富強方向不斷發(fā)展，確保國防安全等。在過去的幾十年里，NSF支持的研究人員已經(jīng)獲得了大約223項諾貝爾獎以及其他不勝枚舉的榮譽?？梢奛SF的成立對美國各項基礎(chǔ)研究、學(xué)術(shù)人才培養(yǎng)發(fā)揮了重要作用。分析其總體情況，對我國基礎(chǔ)研究的發(fā)展及人才培養(yǎng)也會有一定的啟示作用[10]。

在各學(xué)科總體資助項目和數(shù)量上，通過圖1可以看出，數(shù)學(xué)/物理學(xué)科的數(shù)值最高，震蕩最為激烈，工程學(xué)科的數(shù)值最低，震蕩幅度最為平緩，即越是偏基礎(chǔ)研究，數(shù)值震蕩越大，越是偏工程應(yīng)用，數(shù)值震蕩越小。數(shù)學(xué)/物理是NSF的重點資助領(lǐng)域，項目資助數(shù)量及項目資助金額都優(yōu)于其他學(xué)科。工程學(xué)科的資助項目數(shù)量較多，但就單獨項目的支持經(jīng)費來說，地球科學(xué)、數(shù)學(xué)/物理、計算機/信息科學(xué)排名前三，工程排名較靠后?？梢娫狡A(chǔ)類的研究，資助金額越多，越偏工程應(yīng)用類的研究，資助金額越少。

圖1 各學(xué)科40年來資助項目及數(shù)量對比

從上表1可以看出，受資助金額和項目數(shù)量最多的均是數(shù)理學(xué)科，數(shù)理學(xué)科多為基礎(chǔ)研究項目，這也與NSF重視資助基礎(chǔ)學(xué)科項目相吻合。項目平均金額最多的是地球科學(xué)，地球科學(xué)受資助項目研究周期普遍較長，資助金額較高。

表1 各學(xué)科受資助金額情況

2.2 NSF二級學(xué)科受資助時間特點分析

鑒于一級學(xué)科范圍較大，項目具體數(shù)據(jù)量龐雜，對NSF的二級學(xué)科數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，對應(yīng)的各學(xué)科項目數(shù)和項目資助金額如下圖2。

圖2 項目數(shù)量的二級學(xué)科分布

從項目總數(shù)上可以看出，近四十年來，NSF對二級學(xué)科數(shù)學(xué)資助的項目最多，占所有學(xué)科的10.5%。地球科學(xué)受資助項目數(shù)量第二，占所有學(xué)科的6.79%，土木、機械和制造受資助項目數(shù)量第三，占所有學(xué)科的

6.56 %。

從圖3可以看出，近四十年來，NSF對二級學(xué)科海洋科學(xué)資助的經(jīng)費最多，占總經(jīng)費的9.41%，其次是天文， 受資助經(jīng)費占總經(jīng)費的7.16%，材料學(xué)受資助經(jīng)費占總經(jīng)費的6.84%，位列第三。

圖3 項目經(jīng)費的學(xué)科分布

從表2可以看出，二級學(xué)科先進信息基礎(chǔ)架構(gòu)平均資助金額最高，第二為天文， 第三為極地計劃。本文對資助經(jīng)費排名第一的海洋科學(xué)領(lǐng)域進行實證研究，試圖有效識別出該領(lǐng)域的前沿科學(xué)問題[11]。

表 2 項目平均資助金額

2.3 算法實例研究

如上述分析可看出，NSF對二級學(xué)科海洋科學(xué)資助的經(jīng)費最多，可見美國對海洋領(lǐng)域的投入及重視。相較美國，我國在黨的十八大作出了建設(shè)海洋強國的重大部署，黨的十九大進一步明確，堅持陸海統(tǒng)籌，加快建設(shè)海洋強國。都說明我國對海洋領(lǐng)域有了越來越多的投入與布局，分析NSF對于海洋學(xué)科的資助方向及熱點布局，對于我國海洋領(lǐng)域發(fā)展具有指導(dǎo)意義[12,13]。因此，本文以海洋學(xué)科研究領(lǐng)域為例，選取海洋學(xué)科作為范本進行進一步分析，對其未來的前沿技術(shù)方向及熱點開展識別研究。

（1）確定數(shù)據(jù)集

從NSF項目數(shù)據(jù)庫以1980–2019年為時間范圍，檢索范圍限定在海洋學(xué)科，獲取資助項目的題目、摘要、資助金額、資助單位等數(shù)據(jù)，共計495018條數(shù)據(jù)。對基金項目數(shù)據(jù)進行標點符號、非相關(guān)高頻詞、無用詞、無意詞等數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，最終對342610條數(shù)據(jù)進行分析。

（2）BERT算法

數(shù)據(jù)集共計有九大類，涵蓋海洋二級學(xué)科。對應(yīng)的樣本數(shù)依次為23251、46859、39782、12809、61248、23890、47612、54378、32781。訓(xùn)練的過程記錄如表3，以5輪循環(huán)為例，得出訓(xùn)練過程的主要指標，具體分析如下。

表3 BertPlus訓(xùn)練過程統(tǒng)計表

（3）LDA困惑度計算結(jié)果

根據(jù)困惑度計算結(jié)果，設(shè)定NSF基金項目數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集，對每個單詞計算困惑度。

圖4以NSF中資助的題為“海洋魚類遠程跟蹤聲學(xué)數(shù)據(jù)存儲標簽的研制”的項目為例進行計算。

圖4 NSF資助項目示例數(shù)據(jù)

根據(jù)公式（1）計算困惑度，以主題數(shù)7和9進行實驗，結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同主題數(shù)的結(jié)果

對數(shù)據(jù)集進行LDA 主題識別后，NSF基金項目數(shù)據(jù)得到 9 個主題，依次命名為F01、F02、F03、F04、F05、F06、F07、F08、F09，研究主題識別結(jié)果如表4所示。

表4 NSF基金項目數(shù)據(jù)主題識別結(jié)果

（3）NSF資助數(shù)據(jù)主題關(guān)聯(lián)

通過識別后，我們對項目數(shù)據(jù)進行主題關(guān)聯(lián)，構(gòu)建結(jié)果如下圖所示。我們可以發(fā)現(xiàn)，NSF在海洋科學(xué)的資助主要集中在9個領(lǐng)域，分別是包含海洋物理化學(xué)生物等在內(nèi)的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域、全海深潛水器、水下傳感技術(shù)、海洋衛(wèi)星與遙感、海洋衛(wèi)星與遙感、海洋環(huán)境預(yù)測預(yù)報、水下通信傳輸與組網(wǎng)技術(shù)、海洋大數(shù)據(jù)與人工智能、海洋生態(tài)修復(fù)及災(zāi)害預(yù)警[14]。

其中F01的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)主要集中在海洋物理、海洋化學(xué)、海洋生物、海洋地質(zhì)等，旨在海洋基礎(chǔ)性研究。F02的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)主要集中在全海深潛水器，主要是用于深海探測，屬于深海關(guān)鍵技術(shù)及裝備。F03的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)為水下傳感技術(shù)，如圖6所示，可以看出在水下傳感技術(shù)領(lǐng)域中，主要集中在水下探測、水下預(yù)警、目標檢測、海洋水文環(huán)境要素監(jiān)測等。F04的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)為海洋衛(wèi)星與遙感，主要用于海洋環(huán)境監(jiān)測等。F05的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)為海底地形探測與測繪技術(shù)，主要用于海洋測繪、海底地形探測、勘察等。F06的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)為海洋環(huán)境預(yù)測預(yù)報，主要是通過資料同化，集合預(yù)報與適應(yīng)性觀測方面的研究對海洋環(huán)境進行預(yù)報。F07的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)如圖7所示，為水下通信傳輸與組網(wǎng)技術(shù)，旨在通過水下信息傳輸與目標探測識別進行海洋觀測。F08的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)為海洋大數(shù)據(jù)與人工智能，旨在通過大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與分析，建立多層次、多功能的海洋綜合信息平臺。F09的關(guān)鍵詞匯聚出的關(guān)鍵技術(shù)為海洋生態(tài)修復(fù)及災(zāi)害預(yù)警，旨在通過污染的跟蹤監(jiān)測技術(shù)，污染物控制技術(shù)和數(shù)值模擬技術(shù)等，對我國的沿海赤潮、綠潮、水母等海洋生態(tài)災(zāi)害進行預(yù)警與修復(fù)。

圖6 F03

圖7 F07

（4）總結(jié)歸納為四個方向

對九個主題進行總結(jié)和歸納，可以發(fā)現(xiàn)NSF近四十年在海洋科學(xué)的資助主要集中在海洋基礎(chǔ)科學(xué)研究、海洋監(jiān)測觀測、海洋信息化以及海洋環(huán)境保護與防災(zāi)減災(zāi)領(lǐng)域。

海洋物理、海洋化學(xué)、海洋生物、海洋地質(zhì)等基礎(chǔ)研究屬于海洋基礎(chǔ)科學(xué)研究方向，海洋基礎(chǔ)科學(xué)研究既包括微觀層面對海水、溶解和懸浮于海水中的物質(zhì)、生活于海洋中的生物、海底沉積和海底巖石圈，以及海面上的大氣邊界層和河口海岸帶等具體問題的研究，也包括宏觀層面對海洋多圈層（水圈、大氣圈、生物圈、巖石圈）相互作用機制和過程的研究。

深海潛水器、水下傳感技術(shù)、海洋衛(wèi)星與遙感、海底地形探測與測繪技術(shù)、海洋環(huán)境預(yù)測預(yù)報五個關(guān)鍵技術(shù)屬于海洋監(jiān)測觀測研究方向，海洋監(jiān)測觀測包括衛(wèi)星、岸基、智能浮/潛標和海床基等固定移動的自動觀測平臺建設(shè)，海上跨域通信、多平臺組網(wǎng)、區(qū)域水下導(dǎo)航、海底測繪等前沿觀測通信技術(shù)。

水下通信傳輸與組網(wǎng)技術(shù)、海洋大數(shù)據(jù)與人工智能兩個關(guān)鍵技術(shù)屬于海洋信息化研究方向，海洋信息化研究主要是推進空天-海面-水下-海底探測監(jiān)測裝備的體系化發(fā)展和數(shù)據(jù)融合處理與應(yīng)用，包括新一代三維高分“衛(wèi)星觀瀾”系統(tǒng)，實現(xiàn)海洋遙感從中尺度到亞中尺度、從海面到上混合層剖面探測的拓展；“海氣交互”系統(tǒng)，實現(xiàn)海洋-大氣界面關(guān)鍵要素的高時空分辨率、信息的高精度感知和對水下水面目標智能探測；“深海星空”系統(tǒng)，實現(xiàn)深海觀測水下移動節(jié)點和固定節(jié)點協(xié)同；“海底透視”系統(tǒng)，建立重/磁/電/震/聲的背景和異常地球物理場探測重大前沿技術(shù)體系；“深藍大腦”系統(tǒng)，基于海洋大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)建立多層次、多功能的海洋綜合信息平臺，重點突破海洋復(fù)雜環(huán)境感知與跨介質(zhì)一體化通訊組網(wǎng)技術(shù)。

海洋生態(tài)修復(fù)及災(zāi)害預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)屬于海洋環(huán)境保護與防災(zāi)減災(zāi)方向，研究主要包括發(fā)展海洋觀測/監(jiān)測新型傳感器技術(shù)，研發(fā)“兩洋一?！弊灾骱Ｑ髣恿Νh(huán)境數(shù)值預(yù)報模式；提高我國近海典型生態(tài)災(zāi)害的預(yù)防與早期預(yù)測預(yù)警能力；研發(fā)國家海洋環(huán)境安全保障原型平臺等。

4 對照驗證

美國國家科學(xué)技術(shù)委員會(NSTC)發(fā)布了題為《美國國家海洋科技發(fā)展:未來十年愿景》

(Science and Technology for America’s Oceans: A Decadal Vision)的報告，旨在推廣過去10年美國取得的成就和進步成果以及確定未來10年海洋科技發(fā)展的五大戰(zhàn)略目標[15]。

我們可以發(fā)現(xiàn)，五大目標第一是深入認識海洋，主要為現(xiàn)代化的基礎(chǔ)設(shè)施研發(fā)、利用海洋大數(shù)據(jù)、開發(fā)海洋系統(tǒng)模型和應(yīng)用海洋研究，包括潛水器、飛機、衛(wèi)星、陸基雷達、系泊和電纜浮標，以及各種無人水下、水面和空中航行器等。第二是發(fā)展海洋經(jīng)濟，主要包括海產(chǎn)品生產(chǎn)與加工、探索和開發(fā)海洋能源、勘探海洋礦物資源、保護海洋生態(tài)系統(tǒng)。第三是確保海上安全，包括提高海洋事務(wù)感知能力、維護和加強海上運輸、了解北極的變化（ocean-ice-Atmosphere），尤其在海洋觀測、數(shù)據(jù)管理、建模和預(yù)測方面保持軍方在海洋領(lǐng)域的戰(zhàn)略、行動和戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢。第四針對保障人類健康，主要是預(yù)防和減少塑料污染、海洋污染物和病原體、有害藻華防控、海洋藥物與天然產(chǎn)物。第五則是沿海地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展，包括研究海岸帶災(zāi)害應(yīng)對（自然災(zāi)害和極端天氣）和海岸帶防災(zāi)減災(zāi)能力建設(shè)。

通過對十年規(guī)劃的研究，可以驗證我們的研究方法是基本準確的，對比上述方向和識別結(jié)果，愿景中提到的發(fā)展重點領(lǐng)域大部分是吻合的，缺少的部分主要是海洋油氣勘探以及極地研究的部分，而在NSF資助的情況中，二級學(xué)科除海洋科學(xué)外，NSF還有單獨對極地計劃的資助。

5 研究結(jié)論與啟示

根據(jù)對我國海洋科學(xué)領(lǐng)域的總體研究，雖然我國海洋科技發(fā)展起步晚，但發(fā)展勢頭強勁，在海洋科技創(chuàng)新體系建設(shè)、海洋科技研發(fā)投入、重大基礎(chǔ)科學(xué)問題研究、關(guān)鍵技術(shù)與重點裝備研發(fā)等方面取得了顯著成就，已經(jīng)成為世界海洋科技網(wǎng)絡(luò)中的重要力量，海洋科技創(chuàng)新能力基本處于全球海洋科技競爭格局中的第二梯隊。呈現(xiàn)“三跑并存、跟跑為主、追趕迅速、局部領(lǐng)先”的局面。

相對于美國、英國、日本等傳統(tǒng)海洋強國，目前我國仍有三方面問題比較突出。一是海洋技術(shù)與工程建設(shè)水平較為落后。二是面向海洋安全保障的觀測探測支撐能力較為薄弱。三是水下通信和組網(wǎng)技術(shù)等關(guān)鍵核心技術(shù)仍受制于人，海洋通用技術(shù)尤其是材料和工藝落后。

本文以1980–2019年NSF資助的海洋科學(xué)共計342610條項目為數(shù)據(jù)源，采用一種基于BERT和LDA主題建模技術(shù)的科學(xué)研究前沿識別方法,利用深度學(xué)習(xí)模型BERT中詞嵌入技術(shù)抽取語義近似或同語義概率分配詞匯，結(jié)合LDA主題建模技術(shù)進行語義主題建模，對海洋科學(xué)領(lǐng)域的語義主題進行建模及前沿方向的推測，揭示了美國海洋領(lǐng)域在NSF資助的研究熱點信息，希望為我國海洋戰(zhàn)略部署重點和未來發(fā)展提供信息支撐。