The Innovation | 基于语义嵌入与动态可视化的知识演化分析框架

当前，理解知识的宏观结构与动态演化是知识科学的核心挑战。传统基于引用的方法难以揭示未被引用的语义关联，这限制了我们对知识系统演进机制的理解。本研究旨在构建一个融合语义表示与动态可视化分析的计算框架，以揭示知识演化的内在规律与跨学科联系。

导 读

在交叉学科研究日益兴起的今天，知识体系正以前所未有的速度膨胀与重构。如何系统性地揭示知识的内在结构、追踪其动态演化轨迹，并预见新兴前沿，已成为科研管理与政策制定面临的关键问题。传统依赖引用网络的方法存在固有局限，大量潜在的知识关联未被发掘。本研究通过融合语义嵌入技术与动态视觉分析，构建了一套全新的知识演化分析框架，为理解知识系统的宏观演进提供了新的理论与方法支撑。

图1 图文摘要

在交叉学科研究日益兴起的今天，知识体系正以前所未有的速度膨胀与重构。如何系统性地揭示知识的内在结构、追踪其动态演化轨迹、预见新兴前沿，已成为科研管理与政策制定面临的关键问题。传统研究方法主要依赖于引用网络与关键词分析，这些方法虽能揭示部分结构特征，但难以捕捉知识单元之间深层的语义关联与动态迁移过程，大量潜在的知识联系因此被遮蔽。为突破此局限，本研究提出了一种基于语义嵌入的结构化知识表示方法，并在此基础上构建了“知识迁移流”量化模型与“KnowFlowViz”交互可视化系统，形成了一套全新的知识演化分析框架。

本研究首先致力于解决知识的结构化表征问题。我们对包含4万余本学术著作的大规模语料库进行了语义特征提取，聚焦研究目标、方法、标题与目标读者四个核心维度。通过UMAP降维算法与四叉树层次化聚合技术，将高维、稀疏的文本信息映射至低维、连续的语义空间中，从而构建出可计算、可解释的知识景观。分析表明，传统学科在语义空间中形成稳定且独立的聚类，而环境信息学、数据科学等新兴交叉领域则呈现出明显的跨簇分布特征，这从结构上印证了学科边界渗透与知识融合的趋势。

为了超越单纯依赖引用频次的传统影响力评估，本研究引入了对学术态度的动态量化分析。我们采用轻量化但性能强大的DistilBERT模型，对海量引用上下文进行了细粒度情感识别，为每一篇文献构建了跨越时间的情感轨迹。这条“情感曲线”反映了学术共同体对特定研究成果的评价演变，是衡量其学术声誉与接受度的一个质性指标，为理解知识的社会建构过程提供了新的视角。

在静态结构与情感动态分析的基础上，本研究的核心创新在于对知识演化过程的动态建模。我们提出了“知识迁移流”的概念，通过核密度估计将离散的文献分布转化为连续的语义密度场，进而计算不同时间片之间的密度梯度变化，最终生成一个表示知识流动方向与强度的向量场。该模型清晰地揭示出，在2020至2024年间，人工智能、生物信息、可持续发展等领域成为显著的知识流入“洼地”，而数学、物理等传统基础学科则持续作为知识输出的“源点”。实证分析强有力地表明，知识演化并非随机过程，而是呈现出显著的路径依赖性，并受到累积优势效应、优先连接机制与知识扩散原则等内在机制的支配。

图2 2020–2024年间人文领域的知识迁移趋势

为实现上述多维度分析的综合呈现与交互探索，我们研发了KnowFlowViz系统。该系统将统计分析、情感分析、静态语义空间探索与动态知识流可视化集成于统一平台。其设计支持多视图联动与用户交互，使研究者能够从宏观趋势把握到微观个案探查，遍历知识的静态结构与动态演变，从而为科研趋势预测、交叉学科发现与研究影响力评估提供了强有力的决策支持工具。

总结与展望

本研究构建了一套从语义表示到动态演化分析的完整知识科学方法框架。通过语义嵌入揭示了知识的结构性组织，通过知识迁移流量化了热点的迁移规律，并结合情感分析丰富了影响力的评价维度。研究成果验证了知识演化遵循可识别模式这一核心假设。

未来工作将聚焦于引入多源异构数据、优化语义表示模型，并进一步探索跨学科合作网络与技术驱动对知识演化的影响。KnowFlowViz系统也将持续升级，增加时间滑动条等功能，实现对知识演化过程的连续观测，为科研决策与学科规划提供更强大的支持。

责任编辑

王牡丹   剑桥大学

董   震   武汉大学

王   洋   The Innovation