基于深度学习的学术论文创新贡献句识别研究
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更新于2024-08-05
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“学术论文创新贡献句识别研究.pdf”
本文针对学术论文中的创新贡献句识别进行了深入探讨,旨在利用自然语言处理(NLP)和深度学习技术挖掘论文的创新点,为学术论文的精细化评价提供支持。学术论文的贡献句是展示其独特创新性和学术价值的关键部分,对于理解论文的核心观点和创新意义至关重要。
文章首先介绍了数据来源,选择PubMed数据库的论文全文作为数据基础,同时结合MeSH(Medical Subject Headings)主题词进行数据预处理。MeSH是医学文献检索中的标准化主题词系统,有助于提取论文的主要概念和主题。通过对论文贡献句的要素分析和特征提取,可以更好地理解和表征其创新内容。
在研究方法上,研究团队采取了半自动的方式进行数据标注,这是构建高质量训练集的关键步骤,确保模型能够学习到准确的贡献句特征。他们选择了Albert深度学习模型进行实验,Albert是一种轻量级的Transformer模型,具备高效的训练速度和良好的性能,适合用于处理文本分类任务,如贡献句识别。
实验结果证明,与其它深度学习模型相比,基于Albert的模型在识别学术论文中的贡献句方面表现更优,这为进一步精细化的学术文本分析提供了有效工具。同时,数据一致性检验确保了实验数据的可靠性,增强了研究结果的信度。
文章还提到了相关背景,即科技评价改革的紧迫性。中国正积极推动科技评价体系的改革,以减少“唯论文”现象,鼓励真正的科研创新。通过改进论文评价方式,可以更好地评估和激励科研人员的创新贡献,促进科学研究的健康发展。
作者团队成员包括不同学历层次的研究者,从博士研究生到教授,展示了研究的多学科合作特性。该研究是国家社会科学基金重大项目的一部分,体现了其在学术评价领域的理论和实践意义。
本文的研究不仅提供了识别学术论文贡献句的新方法,也为基于认知计算的学术论文评价体系构建提供了理论和技术支撑,对于推动科技评价的改革和提升科研活动的创新效率具有积极影响。
2019-08-21 上传
2021-07-16 上传
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