学术论文创新贡献句识别研究
后印本
Research on the Recognition of Innovative Contribution Sentences of Academic Papers
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作者：
罗卓然
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蔡乐
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钱佳佳
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陆伟
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作者单位：
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提交时间：2023-04-01 16:02:52
摘要: [目的/意义] 学术论文贡献句是体现论文创新性和学术价值的重要形式。以学术论文全文本和MeSH主题词为数据基础，利用自然语言处理和深度学习技术，实现学术论文贡献句识别，为学术文本创新贡献内容的细粒度挖掘奠定基础，对实现基于认知计算的学术论文评价具有重要的理论和现实意义。[方法/过程] 首先，以PubMed论文全文本为数据来源，抽取论文Mesh主题词，对论文贡献句进行要素分析和特征提取。其次，采用半自动方式实现标注数据。最后，基于Albert深度学习模型实现贡献句的自动识别。[结果/结论] 通过数据一致性检验证明实验标注的训练数据的可信性，实验结果表明，相较于其他深度学习模型，训练的自动识别模型能够更有效识别学术论文中贡献句。
版本历史
| [V1] |
2023-04-01 16:02:52 |
ChinaXiv:202304.00579V1
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