Abstract Purpose We proposed a method to represent scientific papers by a complex network, which combines the approaches of neural and complex networks. Design/methodology/approach Its novelty is representing a paper by a word branch, which carries the sequential structure of words in sentences. The branches are generated by the attention mechanism in deep learning models. We connected those branches at the positions of their common words to generate networks, called word-attention networks, and then detect their communities, defined as topics. Findings Those detected topics can carry the sequential structure of words in sentences, represent the intra- and inter-sentential dependencies among words, and reveal the roles of words playing in them by network indexes. Research limitations The parameter setting of our method may depend on practical data. Thus it needs human experience to find proper settings. Practical implications Our method is applied to the papers of the PNAS, where the discipline designations provided by authors are used as the golden labels of papers’ topics. Originality/value This empirical study shows that the proposed method outperforms the Latent Dirichlet Allocation and is more stable.

中文翻译：

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一种基于词注意网络的话题检测方法

摘要目的我们提出了一种用复杂网络表示科学论文的方法，它结合了神经网络和复杂网络的方法。设计/方法/途径 它的新颖之处在于用一个词分支来表示一篇论文，它承载了句子中单词的顺序结构。分支是由深度学习模型中的注意力机制生成的。我们将这些分支连接到它们常用词的位置以生成网络，称为词注意网络，然后检测它们的社区，定义为主题。结果那些检测到的主题可以携带句子中单词的顺序结构，表示单词之间的句内和句间依赖关系，并通过网络索引揭示单词在其中扮演的角色。研究局限性 我们方法的参数设置可能取决于实际数据。因此，它需要人类经验才能找到合适的设置。实际意义 我们的方法适用于 PNAS 的论文，作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。并通过网络索引揭示单词在其中的作用。研究局限性 我们方法的参数设置可能取决于实际数据。因此，它需要人类经验才能找到合适的设置。实际意义 我们的方法适用于 PNAS 的论文，作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。并通过网络索引揭示单词在其中的作用。研究局限性 我们方法的参数设置可能取决于实际数据。因此，它需要人类经验才能找到合适的设置。实际意义 我们的方法适用于 PNAS 的论文，作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。研究局限性 我们方法的参数设置可能取决于实际数据。因此，它需要人类经验才能找到合适的设置。实际意义 我们的方法适用于 PNAS 的论文，作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。研究局限性 我们方法的参数设置可能取决于实际数据。因此，它需要人类经验才能找到合适的设置。实际意义 我们的方法适用于 PNAS 的论文，作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。作者提供的学科名称被用作论文主题的黄金标签。原创性/价值这项实证研究表明，所提出的方法优于潜在狄利克雷分配，并且更稳定。