基于深度学习的学术论文创新贡献句识别研究

“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。