陸泉，曹越，陳靜

（1.武漢大學(xué)信息資源研究中心，武漢 430072；2.武漢大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院，武漢 430072；3.華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢 430079）

1 引言

作為內(nèi)容分析的基礎(chǔ)研究方法之一，共詞分析法主要通過高度表征文獻(xiàn)內(nèi)容的特征詞共現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征來揭示研究成果的總體內(nèi)容特征，進(jìn)而分析學(xué)科領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和研究熱點(diǎn)。經(jīng)過三十多年的發(fā)展，該方法已廣泛應(yīng)用于圖書情報(bào)、人工智能和醫(yī)藥衛(wèi)生等學(xué)科，成為領(lǐng)域研究熱點(diǎn)探測等的重要定量分析方法[1]。

目前共詞分析的主要方法是從限定的領(lǐng)域文獻(xiàn)集合里，按照一定的指標(biāo)或方法[2-4]抽取核心詞匯，對由詞匯共現(xiàn)特征構(gòu)建的共詞相關(guān)矩陣進(jìn)行多維尺度分析和硬聚類分析。然而上述方法存在兩個(gè)主要的缺陷：一是共現(xiàn)和不共現(xiàn)的詞對都存在著一定的語義關(guān)聯(lián)性，但現(xiàn)有研究通常僅以共現(xiàn)頻次作為度量詞對相關(guān)性的依據(jù)，缺乏對詞對語義相關(guān)關(guān)系的揭示；二是硬聚類方法自身具備的排斥性使一個(gè)詞匯只能歸入一個(gè)類團(tuán)中，但對于學(xué)科領(lǐng)域的研究而言，一個(gè)特征詞會(huì)在與該詞有關(guān)聯(lián)的多個(gè)熱點(diǎn)主題下出現(xiàn)，傳統(tǒng)的硬聚類方法使詞匯的主題歸屬單一化和絕對化[5]。

為有效彌補(bǔ)上述缺陷，本文提出基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法，以領(lǐng)域內(nèi)的文獻(xiàn)集合為知識背景，利用fastText詞嵌入模型學(xué)習(xí)核心詞匯的語義特征向量，通過對向量空間的運(yùn)算度量詞對的語義相關(guān)強(qiáng)度，結(jié)合共現(xiàn)相關(guān)強(qiáng)度構(gòu)建語義加權(quán)的共詞相關(guān)矩陣，以改善詞對相關(guān)性度量的效果；引入模糊C均值聚類算法，結(jié)合因子降維對語義加權(quán)共詞矩陣進(jìn)行模糊聚類分析，實(shí)現(xiàn)詞匯主題歸屬的多元化，能夠提高類團(tuán)的信息質(zhì)量并揭示類團(tuán)的外部聯(lián)系，以克服硬聚類算法的不足，為改進(jìn)共詞分析方法提供新的思路。

2 相關(guān)研究工作

法國文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家Callon等[6]在1983年首次提出了共詞分析方法，作為能夠快速揭示學(xué)科知識結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的經(jīng)典方法，幾十年來國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了許多的研究和優(yōu)化。相關(guān)工作主要集中在分析單元的選擇、核心詞匯的確定、詞匯差異化處理、共詞矩陣的構(gòu)建和共詞矩陣的分析等五個(gè)方面。下文對各個(gè)方面的研究工作進(jìn)行闡述。

2.1 分析單元的選擇

在共詞分析方法中，分析單元通常從能夠有效揭示文獻(xiàn)主題的詞匯中進(jìn)行選擇，主要包括作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞、統(tǒng)一標(biāo)引主題詞、標(biāo)題和摘要提取詞及正文特征詞等。作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞由于在語義概括上的靈活性、新穎性和研究實(shí)施時(shí)的便利性，已成為共詞分析最常用的分析單元，不過自標(biāo)引關(guān)鍵詞的選擇存在一定的隨意性和主觀性，對最終的分析結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生影響。統(tǒng)一標(biāo)引的主題詞一般由專業(yè)的標(biāo)引專家所標(biāo)引，具有更高的權(quán)威性和穩(wěn)定性。如鐘偉金[7]對比了關(guān)鍵詞和主題詞在共詞聚類分析中的效果，提出包括合并同義詞、去除貶義詞和通用詞以及保護(hù)新穎詞等多種提升自標(biāo)引關(guān)鍵詞聚類效果的方法。

有關(guān)研究者嘗試從標(biāo)題、摘要及正文等途徑抽取特征詞，以彌補(bǔ)標(biāo)引詞在數(shù)量上受到限制的缺陷。例如，唐曉波等[8]、趙國榮等[9]分別采用分詞技術(shù)和組塊分析法從標(biāo)題中提取詞或短語對作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞進(jìn)行補(bǔ)充，巴志超等[10]采用LDA（la‐tent Dirichlet allocation）模型從文獻(xiàn)正文中抽取表征能力較強(qiáng)的特征詞進(jìn)行共現(xiàn)分析。

2.2 核心詞匯的確定

研究者通常只選取小部分詞匯作為核心詞匯進(jìn)行共詞分析，最直接的方式是篩選高頻詞，其思路是假定在研究領(lǐng)域內(nèi)出現(xiàn)次數(shù)越多的詞匯相對越重要。常用的高頻詞確定方法主要有三類：一是經(jīng)驗(yàn)判定法[11]，研究者基于研究內(nèi)容結(jié)合學(xué)科經(jīng)驗(yàn)確定高頻詞閾值；二是基于Donohue[12]結(jié)合齊普夫第二定律提出的高頻低頻詞界分公式；三是采用普賴斯公式法對高低頻詞進(jìn)行界定[13]。楊愛青等[14]引入詞頻g指數(shù)，安興茹[15]提出高頻詞閾值F計(jì)算公式，對高頻詞篩選方法進(jìn)行了補(bǔ)充。

不過Serrano等[16]研究認(rèn)為，依據(jù)頻次閾值對復(fù)雜共詞網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡化，可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)在整體多尺度上的特征信息被忽略，胡昌平等[17]也證明高頻詞矩陣會(huì)丟失大量重要的共現(xiàn)關(guān)系。為此，研究者從多個(gè)角度對核心詞匯的確定方法進(jìn)行了改進(jìn)：一是以傳統(tǒng)詞頻為基礎(chǔ)進(jìn)行優(yōu)化[2,18-19]；二是提出新的指標(biāo)抽取核心詞匯，如基于詞語貢獻(xiàn)度[20]、詞匯領(lǐng)域度[21]、加權(quán)信息熵[22]和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性[23]等。Zhao等[24]還探討了基于頻次和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)指標(biāo)等不同度量選取核心詞匯對揭示領(lǐng)域研究熱點(diǎn)的影響，為研究者在不同環(huán)境下有效選取度量指標(biāo)提供指導(dǎo)。

2.3 詞匯差異化處理

對于在文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次相同的詞匯，傳統(tǒng)共詞分析方法以相同的權(quán)值進(jìn)行衡量，并未區(qū)分詞匯之間的差異性。但這種假定不符合客觀實(shí)際，例如，不同詞性、位置的詞匯對于表達(dá)文獻(xiàn)主題的貢獻(xiàn)程度顯然是不同的[25]。因而，許多研究者考慮詞匯間“同量不同質(zhì)”現(xiàn)象，對詞匯加權(quán)以體現(xiàn)其不同的重要程度來改善共詞分析方法的效果。例如，馬續(xù)補(bǔ)等[26]基于詞匯在標(biāo)題、正文等文本中的不同位置對詞匯進(jìn)行加權(quán)處理；陸泉等[27]結(jié)合不同信息生產(chǎn)者的詞匯頻次及詞匯間語義依存關(guān)系進(jìn)行差異化處理；李海林等[28]基于關(guān)鍵詞的先后順序，對關(guān)鍵詞進(jìn)行重要度加權(quán)。近年來，有關(guān)研究者關(guān)注詞匯的“時(shí)間”屬性差異，例如，周鑫等[29]基于移動(dòng)平均法構(gòu)建詞頻變化率模型，奉國和等[30]引入Logistic函數(shù)設(shè)計(jì)時(shí)間賦權(quán)詞頻分析模型，以動(dòng)態(tài)地揭示學(xué)科研究熱點(diǎn)及變化趨勢。

2.4 共詞矩陣的構(gòu)建

傳統(tǒng)共詞分析方法通?；诠铂F(xiàn)頻次來反映詞對的相關(guān)強(qiáng)度，以此構(gòu)建共詞矩陣。同時(shí)，為了提高共詞矩陣的信息含量，研究者一般采用Ochiia系數(shù)[26]、相互包容系數(shù)[31]或點(diǎn)互信息[32]等統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)對詞對共現(xiàn)頻次進(jìn)行包容化處理。

然而，從整個(gè)領(lǐng)域文獻(xiàn)集合來看，僅計(jì)算共現(xiàn)相關(guān)強(qiáng)度，會(huì)缺乏對詞對語義相關(guān)關(guān)系的揭示。因此，有研究者考慮在共詞網(wǎng)絡(luò)中融入詞對的語義信息。例如，Zhou等[33]利用word2vec模型將關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化為詞向量進(jìn)行語義關(guān)聯(lián)度量；王玉林等[34]采用基于知識單元的細(xì)粒度共詞分析方法將語義信息結(jié)合到共詞分析中；Feng等[35]基于領(lǐng)域本體計(jì)算概念間的語義距離，生成語義矩陣；周萌等[36]則結(jié)合同義詞典和領(lǐng)域?qū)＜医o定的關(guān)系詞，構(gòu)建了融入語義關(guān)系類型的細(xì)粒度共詞網(wǎng)絡(luò)，從而更全面地揭示領(lǐng)域的整體、微觀知識結(jié)構(gòu)和研究熱點(diǎn)。

2.5 共詞矩陣的分析

共詞矩陣分析是共詞分析的核心環(huán)節(jié)，研究者通常采用因子分析[37]、多維尺度分析[38]、聚類分析[28]和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析[39]等方法對共詞矩陣做進(jìn)一步處理，以提取學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其中聚類分析應(yīng)用最廣泛，比較常用的做法是基于SPSS[34]、VOSviewer[19]和gCLUTO[40]等軟件內(nèi)嵌的聚類算法進(jìn)行共詞聚類。有關(guān)研究者還引入了新的聚類方法，如AP（affinity propagation）聚類算法[41]和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型[42]，霍朝光等[43]則綜合node2vec表示學(xué)習(xí)和t-SNE聚類算法，實(shí)現(xiàn)了細(xì)粒度的關(guān)鍵詞集群發(fā)現(xiàn)。

但是，以上聚類方法均屬于硬聚類，忽略了詞匯歸屬的多元性，一定程度上會(huì)造成類團(tuán)內(nèi)部信息和外部聯(lián)系的丟失。針對此問題，目前研究者大多停留在理論探討層面，典型的方法研究有邵作運(yùn)等[44]引入的懲罰性矩陣分解算法（penalized matrix decomposition，PMD）和孫海生[5]采用的連邊社團(tuán)檢測算法。不過上述方法涉及大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算和復(fù)雜的參數(shù)調(diào)整，計(jì)算成本較高。

鑒于傳統(tǒng)共詞分析中未考慮詞對的語義關(guān)聯(lián)以及忽視了詞對主題歸屬多元性等方面的不足，本文提出基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法。不同于傳統(tǒng)共詞分析基于共現(xiàn)頻次反映詞對的相關(guān)強(qiáng)度，本文利用詞嵌入模型從標(biāo)題和摘要中學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞的語義信息，構(gòu)建語義加權(quán)共詞矩陣，以綜合共現(xiàn)特征與語義關(guān)聯(lián)來改善詞對相關(guān)性的度量效果；通過因子降維與模糊C均值聚類對加權(quán)共詞矩陣進(jìn)行模糊聚類分析，實(shí)現(xiàn)詞匯主題歸屬的多元化，避免硬聚類分析造成類團(tuán)內(nèi)部信息和外部聯(lián)系丟失的問題。

3 基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法

本文提出的基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法以作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞為分析單元。在選取高頻關(guān)鍵詞和次高頻關(guān)鍵詞作為核心詞匯后，借助深度學(xué)習(xí)思想和模糊理論，首先利用fastText模型學(xué)習(xí)關(guān)鍵詞的詞向量表征；挖掘詞對的語義關(guān)聯(lián)信息后，結(jié)合共現(xiàn)相關(guān)信息構(gòu)建語義加權(quán)的共詞相關(guān)矩陣；之后對加權(quán)共詞矩陣進(jìn)行因子降維，依據(jù)提取的因子數(shù)獲取粗類數(shù)作為聚類數(shù)的范圍上限[45]；采用模糊C均值聚類算法對降維矩陣進(jìn)行聚類分析，得到關(guān)鍵詞與聚類簇團(tuán)的隸屬度矩陣；通過截取隸屬度閾值將單個(gè)詞匯歸入與之相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)類團(tuán)中，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞模糊聚類，更加客觀合理地揭示領(lǐng)域研究熱點(diǎn)及熱點(diǎn)間的聯(lián)系。本文提出的基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法的基本流程如圖1所示。

圖1 基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法的基本流程

3.1 關(guān)鍵詞預(yù)處理

由于作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞是對文獻(xiàn)內(nèi)容的濃縮和提煉，本文采用自標(biāo)引關(guān)鍵詞作為分析單元。經(jīng)過合并同義詞、停用詞刪除等處理后，根據(jù)高頻低頻詞界分公式、詞頻g指數(shù)篩選高頻關(guān)鍵詞和次高頻關(guān)鍵詞，選取這兩類關(guān)鍵詞作為核心關(guān)鍵詞構(gòu)建共詞矩陣。

高頻低頻詞界分公式是Donohue[12]根據(jù)齊普夫第二定律提出的高頻詞閾值確定方法，具體計(jì)算方法為

其中，T為高頻詞的詞頻閾值；I1表示詞頻為1的關(guān)鍵詞數(shù)量。根據(jù)此界分公式提取領(lǐng)域文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞。不過作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞的選擇存在隨意性和不確定性，所以詞頻為1的關(guān)鍵詞數(shù)量較多[46]，代入界分公式得到的閾值T較大，導(dǎo)致篩選出的高頻關(guān)鍵詞往往較少，難以對學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)開展深入有效的分析。

因此，為了在一定程度上克服數(shù)據(jù)對象自身存在的缺陷，本文借鑒徐坤等[47]引入的次高頻詞概念，在基于界分公式提取高頻關(guān)鍵詞后，對剩余關(guān)鍵詞采用詞頻g指數(shù)選取次高頻關(guān)鍵詞，將高頻關(guān)鍵詞和次高頻關(guān)鍵詞合并作為領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞開展研究，以增強(qiáng)核心關(guān)鍵詞選擇的合理性。詞頻g指數(shù)[14]的定義為，將關(guān)鍵詞按照頻次降序排列，選取前g個(gè)關(guān)鍵詞，使前g個(gè)關(guān)鍵詞的累計(jì)詞頻大于等于g2，前(g+1)個(gè)關(guān)鍵詞的累計(jì)詞頻小于(g+1)2。具體計(jì)算方法為

其中，F(xiàn)i表示關(guān)鍵詞i的出現(xiàn)頻次。

3.2 語義加權(quán)共詞相關(guān)矩陣構(gòu)建

立足語義關(guān)聯(lián)視角，本文結(jié)合共現(xiàn)相關(guān)關(guān)系和語義相關(guān)關(guān)系對核心詞對的相關(guān)強(qiáng)度進(jìn)行度量，構(gòu)建語義加權(quán)的共詞相關(guān)矩陣。對于共現(xiàn)相關(guān)關(guān)系的度量，首先根據(jù)3.1節(jié)中獲取的N個(gè)領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞構(gòu)建詞頻共現(xiàn)矩陣，之后采用Ochiia系數(shù)方法[48]對詞對頻次進(jìn)行包容處理，得到共現(xiàn)相關(guān)矩陣E，計(jì)算公式為

其中，Eij表示關(guān)鍵詞i和關(guān)鍵詞j之間的共現(xiàn)相關(guān)強(qiáng)度；Ci表示關(guān)鍵詞i的出現(xiàn)頻次，Cj表示關(guān)鍵詞j的出現(xiàn)頻次，Cij表示關(guān)鍵詞i和關(guān)鍵詞j共同出現(xiàn)的頻次。

對于詞對語義相關(guān)關(guān)系的度量，本文采用大規(guī)模文本語料庫的方法，借助關(guān)鍵詞在文本中的上下文信息來挖掘語義知識。由于標(biāo)題和摘要是文獻(xiàn)內(nèi)容的梗概，且題錄信息的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)易于獲取，因此本文抽取領(lǐng)域文獻(xiàn)的標(biāo)題和摘要文本構(gòu)建語料庫，基于fastText詞嵌入模型生成核心關(guān)鍵詞的詞向量表征，通過計(jì)算詞向量之間的余弦相似度度量關(guān)鍵詞之間的語義相關(guān)性。fastText模型[49]是Face‐book在2016年開源的用于生成詞向量和文本分類的技術(shù)，該模型在skip-gram模型的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，在訓(xùn)練中文詞向量的場景下融入了子字信息，對輸入上下文的每一個(gè)詞采用基于詞n-gram格式進(jìn)行分解，實(shí)現(xiàn)字向量建模，并將分解處理后得到的所有n-gram向量和原詞的詞向量通過average-pool‐ing方式進(jìn)行融合，以學(xué)習(xí)獲得更加精細(xì)的詞向量。fastText模型與Zhou等[33]采用的word2vec模型相比，在生成詞向量表征時(shí)速度更快，并且可以解決OOV（out of vocabulary）問題，尤其在罕見詞向量生成方面，fastText能夠訓(xùn)練出語義更準(zhǔn)確、質(zhì)量更高的詞向量。對于關(guān)鍵詞i和關(guān)鍵詞j的詞向量vi、vj，本文采用余弦相似度算法[50]度量詞對的語義相關(guān)性，

其中，Pij表示關(guān)鍵詞i與關(guān)鍵詞j的語義相關(guān)強(qiáng)度；||vi||、||vj||分別是向量vi和向量vj的歐幾里得范數(shù)。計(jì)算得到的Pij值越大，表示關(guān)鍵詞i和關(guān)鍵詞j之間的語義相關(guān)性越高。

為了在共詞分析中考慮語義關(guān)聯(lián)信息，本文引入依賴集中度參數(shù)λ將詞對的語義相關(guān)強(qiáng)度和共現(xiàn)相關(guān)強(qiáng)度進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建語義加權(quán)共詞矩陣S。具體計(jì)算公式為

其中，N表示所有的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞；Cik表示關(guān)鍵詞i與關(guān)鍵詞k的共現(xiàn)頻次。通過上述方法對關(guān)鍵詞進(jìn)行語義關(guān)聯(lián)分析，將語義知識融入共詞矩陣中，彌補(bǔ)僅以共現(xiàn)特征難以準(zhǔn)確度量詞對相關(guān)強(qiáng)度的缺陷。

3.3 關(guān)鍵詞模糊聚類

模糊C均值聚類（fuzzy C-means，F(xiàn)CM）算法[51]是在k-means算法的基礎(chǔ)上引入模糊理論所形成的模糊聚類算法。不同于硬聚類下樣本對象與類簇間非此即彼的隸屬性質(zhì)，F(xiàn)CM算法采用柔性劃分的策略，通過隸屬度函數(shù)來描述樣本對象和類簇間的不確定性關(guān)系，不僅能夠提升聚類算法的魯棒性，也可以提高聚類結(jié)果劃分的彈性。隸屬度函數(shù)是表示元素隸屬于集合的程度的函數(shù)，在模糊理論中該函數(shù)的值域由集合{0,1}擴(kuò)展為連續(xù)區(qū)間[0,1]，因此在模糊聚類時(shí)各樣本對象能夠以不同的隸屬度同時(shí)隸屬于不同的類簇。通過設(shè)置隸屬度閾值，可將各樣本劃分到與其相關(guān)的多個(gè)類簇中。

給定樣本對象集合X=(x1,x2,…,xn)，其中每個(gè)樣本對象xi包含d維特征，n是集合中樣本對象的數(shù)目。FCM算法將X劃分為c個(gè)類，U為樣本對象與類團(tuán)間的隸屬度矩陣，[k1,k2,…,kc]為c個(gè)聚類中心。FCM聚類算法的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為

其中，m是模糊控制參數(shù)；uij表示樣本對象xi在第j類團(tuán)中的隸屬度；||xi-kj||表示樣本對象xi和聚類中心kj之間的歐幾里得距離。在滿足約束條件的情況下使用拉格朗日乘數(shù)法對目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行求解，推算得到FCM迭代更新隸屬度矩陣和聚類中心的公式，

為了在一定程度上解決FCM算法的聚類數(shù)目需要人為預(yù)先設(shè)定的問題，本文對3.2節(jié)中N×N維的語義加權(quán)共詞矩陣S進(jìn)行因子降維，依據(jù)提取到的因子數(shù)Q獲取粗類數(shù)作為聚類數(shù)目的范圍上限。

同時(shí)，經(jīng)過因子降維得到的N×Q維的關(guān)鍵詞旋轉(zhuǎn)成分矩陣，其特征維度由高維的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化為低維的公共因子，抽取出了語義加權(quán)共詞矩陣的本質(zhì)結(jié)構(gòu)，并且提高了特征的解釋能力，因此本文選擇降維后的旋轉(zhuǎn)成分矩陣作為模糊C均值聚類算法的輸入。FCM算法的具體步驟如下。

算法1模糊C均值聚類

輸入：聚類數(shù)c（c≤Q），初始聚類中心，初始隸屬度矩陣，核心關(guān)鍵詞旋轉(zhuǎn)成分矩陣，模糊控制參數(shù)m，終止誤差ε。

輸出：隸屬度矩陣。

Step1.根據(jù)式(7)更新隸屬度矩陣。

Step2.根據(jù)式(8)更新聚類中心。

Step3.根據(jù)式(6)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值，若|J(μ)-J(μ-1)|＜ε，則算法終止；否則，返回Step1，繼續(xù)迭代更新。

通過對輸出的隸屬度矩陣進(jìn)行分析，合理截取隸屬度閾值，將關(guān)鍵詞劃分到與之相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)類團(tuán)中，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞模糊聚類；通過對聚類簇團(tuán)進(jìn)行主題歸納，揭示領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及聯(lián)系。

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 數(shù)據(jù)來源與處理

為了驗(yàn)證本文提出的基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法的效果，選擇“感染性疾病學(xué)和傳染病學(xué)”為研究領(lǐng)域，選定相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行實(shí)證分析。為保證收集文獻(xiàn)的權(quán)威性，本文以《中國科技核心期刊目錄》（2020版）中該學(xué)科領(lǐng)域下的8種學(xué)術(shù)期刊為文獻(xiàn)來源刊，8種核心期刊分別是《新發(fā)傳染病電子雜志》《傳染病信息》《微生物與感染》《中國感染控制雜志》《中國感染與化療雜志》《中華傳染病雜志》《中華臨床感染病雜志》和《中華實(shí)驗(yàn)和臨床感染病雜志電子版》。以中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（China Biology Medicine，CBM）為檢索平臺(tái)，限定年限為2015—2020年，檢索到5684篇文獻(xiàn)。人工去除通訊稿、征文稿以及會(huì)議記錄等非學(xué)術(shù)類期刊文獻(xiàn)并去重后，共獲取5373篇有效期刊文獻(xiàn)，提取文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)中的作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞、標(biāo)題和摘要等內(nèi)容開展后續(xù)分析。

4.2 關(guān)鍵詞抽取

針對題錄數(shù)據(jù)中的作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞，通過同義詞合并、停用詞刪除等預(yù)處理操作，共得到8275個(gè)唯一自標(biāo)引關(guān)鍵詞，經(jīng)過詞頻統(tǒng)計(jì)，繪制關(guān)鍵詞詞頻對數(shù)分布圖，如圖2所示。關(guān)鍵詞詞頻對數(shù)分布符合線性分布（R2=0.8065，p＜5×10-30），表明關(guān)鍵詞的詞頻分布總體具有冪律分布特性，即存在一小部分關(guān)鍵詞是該領(lǐng)域的核心概念，并且領(lǐng)域研究主題的集中性比較明顯[52]。

圖2 作者自標(biāo)引關(guān)鍵詞詞頻對數(shù)分布

將I1=5844代入高頻低頻詞界分公式（公式(1)），計(jì)算得到高頻詞閾值T約為107，根據(jù)此閾值只抽取到20個(gè)高頻關(guān)鍵詞，詞量較少。針對余下的關(guān)鍵詞，采用公式(2)抽取到54個(gè)次高頻關(guān)鍵詞。將高頻關(guān)鍵詞和次高頻關(guān)鍵詞合并，共獲取74個(gè)領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞，其累計(jì)詞頻占比為27.59%，滿足二八定律，表明將兩類關(guān)鍵詞合并作為核心關(guān)鍵詞是客觀合理的。核心關(guān)鍵詞及其詞頻如表1所示。

4.3 結(jié)果與分析

根據(jù)獲取的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞構(gòu)建詞頻共現(xiàn)矩陣，按照公式(3)，利用Ochiia系數(shù)方法將詞頻共現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)化為共現(xiàn)相關(guān)矩陣E（74×74），當(dāng)兩個(gè)關(guān)鍵詞不共現(xiàn)時(shí)，共現(xiàn)相關(guān)強(qiáng)度為0。將全部自標(biāo)引關(guān)鍵詞作為自定義詞典，采用python語言的jieba庫對文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)中的標(biāo)題和摘要進(jìn)行分詞，構(gòu)建文本語料庫；利用fastText模型在該語料庫上訓(xùn)練詞向量，模型訓(xùn)練的相關(guān)參數(shù)設(shè)定：無監(jiān)督訓(xùn)練模式為skipgram，詞嵌入維度dim=200，學(xué)習(xí)率lr=0.05，循環(huán)次數(shù)epoch=5。經(jīng)過訓(xùn)練，獲取74個(gè)核心關(guān)鍵詞的詞向量，如關(guān)鍵詞“醫(yī)院感染”轉(zhuǎn)化為實(shí)值分布[-0.322946，0.24874386，-0.01921216，-0.0047568，0.12811267，…，-0.02404686]。之后按照公式(4)度量詞對的語義相關(guān)強(qiáng)度，基于公式(5)將詞對的共現(xiàn)相關(guān)強(qiáng)度和語義相關(guān)強(qiáng)度進(jìn)行結(jié)合，構(gòu)建語義加權(quán)共詞相關(guān)矩陣S（74×74）。

利用SPSS 25.0，選擇主成分方法、協(xié)方差矩陣和最大方差法對語義加權(quán)共詞矩陣進(jìn)行因子降維，并基于特征值數(shù)提取因子數(shù)，設(shè)置最大收斂迭代次數(shù)為25。最終經(jīng)過18次迭代，提取出13個(gè)公共因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為86.916%。降維得到的關(guān)鍵詞旋轉(zhuǎn)成分矩陣（74×13）的一部分如表2所示，表中數(shù)值代表對應(yīng)行的關(guān)鍵詞在相應(yīng)因子下的載荷值。

表2 關(guān)鍵詞旋轉(zhuǎn)成分矩陣（部分）

將關(guān)鍵詞旋轉(zhuǎn)成分矩陣輸入FCM聚類算法中進(jìn)行關(guān)鍵詞模糊聚類，相關(guān)參數(shù)設(shè)定：模糊控制參數(shù)m=1.5，終止誤差ε=10-7，最大更新迭代次數(shù)maxiter=10000。由于選擇提取到的因子數(shù)作為粗類數(shù)來代表聚類數(shù)目的上限，因此本文將FCM算法的聚類數(shù)目c（c≤13）設(shè)置為10。經(jīng)過234次更新迭代后，算法停止，圖3是FCM算法目標(biāo)函數(shù)的迭代數(shù)值折線圖，算法在迭代40次左右時(shí)趨于穩(wěn)定。

圖3 FCM算法目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化結(jié)果

為了清晰地展現(xiàn)模糊聚類下詞匯主題歸屬的多元性，本文針對輸出的隸屬度矩陣（74×10）采用python的seaborn庫繪制熱力圖進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，如圖4所示，橫軸方向代表74個(gè)核心關(guān)鍵詞，縱軸方向代表10個(gè)聚類簇團(tuán)。各個(gè)關(guān)鍵詞在10個(gè)類團(tuán)中的隸屬度有大有小，且總和為1，圖中單元格顏色越深，表明對應(yīng)關(guān)鍵詞在相應(yīng)類團(tuán)中的隸屬度越大。通過繪制熱力圖，各關(guān)鍵詞在10個(gè)類團(tuán)中的隸屬度分布一目了然，且有所側(cè)重，較好地解決了硬聚類算法下詞匯與類團(tuán)的隸屬單一化和絕對化問題。

表1 領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞序號及詞頻

通過分析各個(gè)關(guān)鍵詞的隸屬度分布，并結(jié)合圖4中10個(gè)類團(tuán)下的隸屬度分段集中情況，在劃分模糊聚類結(jié)果時(shí)本文將隸屬度閾值設(shè)置為0.3，即各個(gè)類團(tuán)取隸屬度大于等于0.3的關(guān)鍵詞作為該類團(tuán)下的元素；若某個(gè)關(guān)鍵詞在10個(gè)類團(tuán)下的隸屬度都小于0.3，則將該關(guān)鍵詞歸入擁有最大隸屬度的類團(tuán)。

圖4 關(guān)鍵詞隸屬度矩陣熱力圖

根據(jù)上述步驟，本文將提取到的“感染性疾病學(xué)和傳染病學(xué)”領(lǐng)域近5年的研究熱點(diǎn)歸納為10類，具體如表3所示：①醫(yī)務(wù)人員感染預(yù)防與控制；②細(xì)菌性感染和炎癥；③醫(yī)院獲得性感染；④疾病診療和預(yù)防醫(yī)學(xué)；⑤新發(fā)突發(fā)傳染病和疑難感染?。虎弈退幈硇图盎蛐头治觯虎呒?xì)菌耐藥性；⑧條件致病菌；⑨急慢性肝病；⑩結(jié)核病及其病原體。通過FCM算法模糊聚類所提取出的10個(gè)類團(tuán)，覆蓋了感染性疾病學(xué)科近些年來所表現(xiàn)出的新發(fā)再現(xiàn)傳染病威脅、不斷出現(xiàn)的細(xì)菌耐藥問題以及病毒性肝炎防治成效等方面[53-54]，能夠有效反映“感染性疾病學(xué)、傳染病學(xué)”領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

表3 “感染性疾病學(xué)和傳染病學(xué)”領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)

4.4 對比實(shí)驗(yàn)與分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)本文提出的基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法的有效性和優(yōu)越性，將傳統(tǒng)共詞分析方法[55]與本文所提方法從詞對相關(guān)性度量和關(guān)鍵詞聚類效果等兩方面進(jìn)行對比。

4.4.1 詞對相關(guān)性度量對比

傳統(tǒng)共詞分析方法通常采用Equivalence系數(shù)或者Ochiia系數(shù)等基于共現(xiàn)頻次的統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)來反映詞對的相關(guān)強(qiáng)度[56]，因此繪制同一類團(tuán)下的關(guān)鍵詞Ochiia系數(shù)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和語義加權(quán)共詞網(wǎng)絡(luò)對詞對相關(guān)性度量進(jìn)行對比分析。圖5是表3中類團(tuán)9“急慢性肝病”主題的知識圖譜，該類團(tuán)中關(guān)鍵詞個(gè)數(shù)最多且詞匯間語義關(guān)系較復(fù)雜，能夠更加直觀地凸顯出語義加權(quán)對于改善詞對相關(guān)性度量的效果。圖5中節(jié)點(diǎn)間有無連線代表關(guān)鍵詞之間是否存在相關(guān)性，連線的粗細(xì)則代表關(guān)鍵詞對相關(guān)強(qiáng)度的大小。

在揭示詞對相關(guān)關(guān)系方面，傳統(tǒng)共詞分析方法以關(guān)鍵詞的共現(xiàn)性建立相關(guān)關(guān)系，如圖5a所示，關(guān)鍵詞“丙型肝炎”“慢性丙型肝炎”和“慢性乙型肝炎”兩兩不共現(xiàn)，關(guān)鍵詞“肝細(xì)胞癌”和“肝功能衰竭”之間也不共現(xiàn)，所以，在傳統(tǒng)共詞分析方法中，關(guān)鍵詞“丙型肝炎”“慢性丙型肝炎”和“慢性乙型肝炎”三者之間，以及關(guān)鍵詞“肝細(xì)胞癌”和“肝功能衰竭”之間不存在相關(guān)性（圖5中節(jié)點(diǎn)之間沒有連線），但這種結(jié)果顯然是不合理的。而在圖5b的語義加權(quán)共詞網(wǎng)絡(luò)中，盡管上述關(guān)鍵詞之間沒有直接的共現(xiàn)相關(guān)關(guān)系，但仍然具有一定的語義相關(guān)強(qiáng)度，表明語義加權(quán)共詞網(wǎng)絡(luò)能夠更加充分、客觀地反映關(guān)鍵詞之間的相關(guān)關(guān)系。

在計(jì)算詞對相關(guān)強(qiáng)度方面，Ochiia系數(shù)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中，與關(guān)鍵詞“肝功能衰竭”相關(guān)強(qiáng)度最高的前3個(gè)關(guān)鍵詞分別是(乙型肝炎病毒，慢性乙型肝炎，慢性丙型肝炎)；而在語義加權(quán)共詞網(wǎng)絡(luò)中，關(guān)鍵詞“肝功能衰竭”相關(guān)強(qiáng)度最高的前3個(gè)關(guān)鍵詞是(肝細(xì)胞癌，肝硬化，乙型肝炎)，顯然后者更加準(zhǔn)確。

以上分析表明，與傳統(tǒng)的基于共現(xiàn)頻次的度量方法相比，本文所提出的將語義關(guān)聯(lián)信息和共現(xiàn)相關(guān)信息進(jìn)行結(jié)合的方法更能充分、準(zhǔn)確地度量關(guān)鍵詞之間的相關(guān)性，為改善共詞分析效果提供了支撐。

4.4.2 關(guān)鍵詞聚類效果對比

層次聚類是共詞分析中使用最多、研究最為充分的聚類算法之一[57]，近年來也常被作為經(jīng)典的共詞聚類方法開展對比實(shí)驗(yàn)[10]。將4.3節(jié)中構(gòu)建的核心關(guān)鍵詞共現(xiàn)相關(guān)矩陣E（74×74）轉(zhuǎn)化為相異矩陣，導(dǎo)入SPSS 25.0，采用層次聚類法進(jìn)行聚類分析，聚類方法選擇“組間連接”，度量標(biāo)準(zhǔn)選擇“區(qū)間：平方歐幾里得距離”，最終將74個(gè)關(guān)鍵詞聚成了8類。生成的聚類樹狀圖如圖6所示。

從圖6層次聚類結(jié)果來看，其聚類粒度過粗，一方面導(dǎo)致類團(tuán)信息質(zhì)量較差，以類團(tuán)1為例，該類團(tuán)下的關(guān)鍵詞“手衛(wèi)生”“多重耐藥菌”和“呼吸機(jī)相關(guān)肺炎”等內(nèi)涵差異較大，導(dǎo)致難以準(zhǔn)確解讀類團(tuán)的具體研究主題，類團(tuán)6和類團(tuán)8也存在類似的問題；另一方面造成不同類團(tuán)下的詞匯數(shù)量極度不平衡問題，導(dǎo)致存在一些不必要或無意義的聚類簇團(tuán)，例如，類團(tuán)7下的關(guān)鍵詞“慢性丙型肝炎”和“基因型”并不具備成團(tuán)含義。此外，層次聚類結(jié)果中一個(gè)關(guān)鍵詞只能屬于特定的一類，這種硬聚類方法無法揭示類團(tuán)之間的聯(lián)系。

在FCM模糊聚類結(jié)果中，本文采用UCIENT和NetDraw軟件繪制模糊聚類結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，來直觀地揭示研究熱點(diǎn)及其之間的聯(lián)系，如圖7所示。圖中箭頭的指向?yàn)楦鱾€(gè)聚類中心，箭頭上的數(shù)字代表該關(guān)鍵詞與所指向類團(tuán)的隸屬度大小。

從圖7可以看出，F(xiàn)CM模糊聚類下每個(gè)類團(tuán)主題清晰，不同類團(tuán)下詞匯數(shù)量均衡，類團(tuán)內(nèi)部信息質(zhì)量高、含義充分，且不同類團(tuán)間存在主題上的關(guān)聯(lián)。例如，類團(tuán)4和類團(tuán)5通過關(guān)鍵詞“流行病學(xué)”建立了聯(lián)系，表明針對以新型冠狀病毒肺炎、艾滋病及手足口病等為代表的新發(fā)突發(fā)傳染病和疑難感染病進(jìn)行有效的診療和預(yù)防，是近年來該領(lǐng)域研究的著力點(diǎn)[54]；同時(shí)，類團(tuán)6、類團(tuán)7和類團(tuán)8通過關(guān)鍵詞“藥敏試驗(yàn)”“病原菌”建立了聯(lián)系，表明針對條件致病菌進(jìn)行耐藥表型及基因型分析是目前檢測病原菌耐藥機(jī)制的重要方法[58]。

圖7 FCM關(guān)鍵詞模糊聚類網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

相比于傳統(tǒng)的層次聚類算法，F(xiàn)CM模糊聚類下10個(gè)聚類簇團(tuán)的研究主題不僅具體準(zhǔn)確，而且彼此之間具有較好的區(qū)分性。同時(shí)，類團(tuán)之間通過關(guān)鍵詞的主題歸屬多元性建立了的聯(lián)系，豐富了類團(tuán)所能表達(dá)的含義，進(jìn)一步凸顯了模糊聚類方法的優(yōu)越性。

5 結(jié)語

針對已有共詞分析方法中存在的度量詞對相關(guān)性時(shí)忽略詞匯間的語義關(guān)聯(lián)、硬聚類算法使詞匯主題歸屬單一化等問題，本文提出基于語義關(guān)聯(lián)與模糊聚類的共詞分析方法。通過引入深度學(xué)習(xí)思想和模糊理論，一方面，基于fastText詞嵌入模型對抽取的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞學(xué)習(xí)語義向量表征，將詞對的語義關(guān)聯(lián)信息和共現(xiàn)相關(guān)信息進(jìn)行結(jié)合構(gòu)建語義加權(quán)共詞矩陣，彌補(bǔ)僅以共現(xiàn)頻次難以準(zhǔn)確度量詞對相關(guān)強(qiáng)度的不足；另一方面，采用模糊C均值聚類算法，結(jié)合因子降維對語義加權(quán)共詞矩陣進(jìn)行關(guān)鍵詞模糊聚類，實(shí)現(xiàn)詞匯主題歸屬的多元性，進(jìn)而提高聚類結(jié)果劃分的質(zhì)量，揭示聚類簇團(tuán)之間的聯(lián)系。最后，本文以“感染性疾病學(xué)和傳染病學(xué)”類期刊文獻(xiàn)開展實(shí)證分析，從多個(gè)方面驗(yàn)證了本文所提方法的有效性和優(yōu)越性，揭示了感染性疾病學(xué)科近5年的10個(gè)研究熱點(diǎn)及其聯(lián)系。

本文的不足之處在于，因?yàn)镕CM聚類算法的效果依賴于隨機(jī)選擇的初始聚類中心，所以如何選定初始聚類中心以避免聚類結(jié)果的不穩(wěn)定性是后續(xù)研究重點(diǎn)。另外，還可以探索不同語義關(guān)聯(lián)分析方法是否有助于提升語義加權(quán)共詞矩陣的構(gòu)建效果。