科技论文引用对象识别方法研究

发布时间：2023-01-11 04:33

　　传统引文分析主要考虑论文之间的引用数量联系,但引文之间存在着更为丰富的语义关联,如引用动机、引用情感倾向等。为了更加有效揭示论文之间的内容联系,论文提出引用对象的概念来描述论文与引文内容上的关联点,并探索应用当前信息技术的发展成果,实现引用对象的自动识别,揭示引文重要知识单元,有助于从语义角度评价引文的学术贡献。论文梳理了国内外相关研究进展,总结提出存在两种引用对象——术语型引用对象和事实型引用对象。为了有效实现两种引用对象的自动识别,提出融合引用对象重要特征,优化深度学习模型的整体研究思路。明确了本研究的三个关键问题:（1）两种引用对象各自具有哪些重要特征?（2）如何融合术语型引用对象重要特征,优化深度学习模型,提升术语型引用对象的识别性能?（3）如何融合事实型引用对象重要特征,优化深度学习模型,提升事实型引用对象的识别性能?针对上述三个关键问题,开展了三个方面的研究:（1）设计引用对象标注框架,构建包含50篇施引文献和1438个引用对象的人工标注数据集,从分布、内容、语法、位置等多个维度分析引用对象特征;（2）提出融合语言学和引用语境特征的深度学习序列标注模型,增强引用对象的上下文... 

【文章页数】：133 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

引用对象识别层级关系示意图

引用对象识别研究总体思路Fig.1.2GeneralIdeaofcitationobjectidentificationResearch基于以上三个关键问题，制定相应的解决方案

技术路线

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习算法的引文情感自动识别研究——以自然语言处理领域为例[J]. 徐琳宏,丁堃,林原,杨阳.  现代情报. 2020(01)
[2]理论术语抽取的深度学习模型及自训练算法研究[J]. 赵洪,王芳.  情报学报. 2018(09)
[3]基于引文内容分析的引用情感识别研究[J]. 廖君华,刘自强,白如江,陈军营.  图书情报工作. 2018(15)
[4]基于引用内容性质的引文评价研究[J]. 刘盛博,丁堃,张春博.  情报理论与实践. 2015(03)
[5]面向引用关系的引文内容标注框架研究[J]. 陆伟,孟睿,刘兴帮.  中国图书馆学报. 2014(06)
[6]全文本引文分析——引文分析的新发展[J]. 赵蓉英,曾宪琴,陈必坤.  图书情报工作. 2014(09)
[7]基于引用内容与位置的共被引分析改进研究[J]. 刘盛博,张春博,丁堃,刘则渊.  情报学报. 2013 (12)
[8]从基于引文到基于引用——一种统计引文总被引次数的新方法[J]. 胡志刚,陈超美,刘则渊,侯海燕.  图书情报工作. 2013(21)
[9]科技论文文内参考文献的标注方法和规则[J]. 甘可建,庄爱华.  中山大学学报论丛. 2007(10)
[10]就句子结构的完整性谈参考文献文中标注位置[J]. 杨玉东.  中国科技期刊研究. 2003(05)



本文编号：3729418