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摘要
【目的】借助机器学习技术分析并呈现领域术语的语义漂移现象，实现跨学科语义漂移识别与可视化，挖掘语义漂移的规律及成因。【方法】结合深度学习方法，设计一种领域术语语义漂移识别与可视化框架，该框架采用“SBERT模型+词嵌入优化+层次聚类”的组合算法实现跨学科语义漂移识别，综合Bokeh、主成分分析法对跨学科语义漂移现象进行可视化展示。【结果】所提方法能够准确识别跨学科语义漂移，在DTSentence数据集上的整体识别精确率达到86.15%。【局限】技术框架的普适性尚未得到验证，后续研究将拓展其在不同学科领域中的应用。【结论】所提方法有利于语义漂移规律的挖掘及可视化，为语义演化、语义理解、语义建模等研究奠定良好的技术基础。
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