分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 科技论文的新颖性度量是科技成果评价的重要内容，本文旨在从科技论文的核心要素即问题和方法出发，提出一种基于问题-方法组合的科技论文新颖性度量与创新类型识别方法。[方法/过程] 基于词频原则分别计算科技论文的问题新颖度、方法新颖度、问题-方法组合新颖度，再通过权重赋值计算论文整体的新颖度。同时，基于组合创新理论，从科技论文问题-方法组合的角度出发提出4种创新类型以及根据文章新颖值判断其所属创新类型的方法。[结果/结论] 对1951-2018年的20多万篇ACM论文进行实证研究，证明提出的科技论文新颖性度量方法以及创新类别识别方法是科学、合理和可操作的。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
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。
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