深度学习模型在引文情感和目的分类中的应用——AttentionSBGMC模型研究

" 本文档探讨了基于AttentionSBGMC模型的引文情感和引文目的自动分类研究，旨在利用深度学习技术改进引文分析，尤其是挖掘引文中的情感倾向和引用目的。 1 引言 传统的引文分析仅关注被引次数，忽视了引文内容中的丰富信息，如情感倾向和引用目的。随着全文数据库的开放和NLP技术的进步，分析引文文本内容成为可能，这有助于更深入理解科学文献的价值和影响。引文情感和目的识别对于科学知识评估和热点预测具有重要价值。 2 相关研究工作 2.1 引文情感分类 研究主要分为基于情感词典和基于机器学习两类。情感词典方法依赖于特定领域的词汇库，而机器学习方法则需要大量标注数据和特征工程。 2.2 引文目的分类 引文目的识别同样有两种主流方法：规则基础和机器学习。规则基础的方法通常基于预定义的引用模式，而机器学习方法能从数据中自动学习模式。 3 提出的AttentionSBGMC模型 本文提出的AttentionSBGMC模型结合了SciBERT（科学领域预训练的BERT模型）作为嵌入层，BiGRU用于捕捉全局语义，Multi-CNN用于提取局部关键特征，再利用注意力机制强化重要特征，最后通过线性层完成分类任务。这一模型解决了传统机器学习方法中特征标注耗时的问题，利用深度学习的自学习能力提高分类效果。 4 方法详细描述 4.1 SciBERT嵌入 SciBERT模型为引文提供科学上下文相关的词向量表示，增强模型对专业术语的理解。 4.2 BiGRU与Multi-CNN结合 BiGRU能捕获文本的前后期依赖，Multi-CNN则在不同尺度上检测特征，两者结合可同时获取全局和局部信息。 4.3 注意力机制 注意力机制根据特征重要性动态调整权重，使模型更聚焦于关键信息，提高分类精度。 5 实验与结果 这部分将详细介绍实验设计、数据集、评估指标以及模型性能比较，展示AttentionSBGMC模型的优势。 6 结论与未来工作 本文会总结AttentionSBGMC模型在引文情感和目的分类上的表现，并讨论可能的改进方向和未来研究展望。 本文通过引入深度学习模型AttentionSBGMC，创新性地应用于引文情感和目的的自动分类，为引文分析领域提供了一种新的、有效的工具，有望提升科学文献研究的效率和准确性。"