本文關(guān)鍵詞：基于文本摘要及引用關(guān)系的可視輔助文獻(xiàn)閱讀，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,科技論文發(fā)表數(shù)量與日俱增,科研人員需要閱讀文獻(xiàn)的數(shù)量也隨之迅速增長.如何快速而有效地閱讀一篇科技論文,逐漸成為一個重要的研究課題.另一方面,在閱讀科技論文時,理解與其相關(guān)的重要參考文獻(xiàn)可幫助讀者更好地理解文章的內(nèi)容.然而,如何從眾多的參考文獻(xiàn)中快速找到最重要、最相關(guān)的幾篇,如何避免在閱讀過程中迷失在文檔的多維空間,仍是值得研究的問題.為了解決上述問題,提出了一個基于文本摘要和引用關(guān)系的可視輔助文獻(xiàn)閱讀系統(tǒng).該系統(tǒng)利用一種基于閱讀目的的文本摘要技術(shù)提取出論文中重要的句子,并采用多尺度的可視化方式進(jìn)行展示;使用LDA(latent dirichlet allocation)話題模型抽取參考文獻(xiàn)的核心話題;記錄用戶的閱讀行為,用于提示其閱讀上下文,以保證用戶關(guān)注點不發(fā)生迷失.同時,在一個具體的案例場景中詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的使用方法,并進(jìn)行了用戶研究以驗證系統(tǒng)的可用性.
【作者單位】： 天津大學(xué)軟件學(xué)院;天津大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;Faculty
【關(guān)鍵詞】： 文檔可視化 文本摘要 引用網(wǎng)絡(luò) 閱讀行為分析 文本可視分析
【基金】：國家社會科學(xué)基金(12&ZD213) 國家科技支撐計劃(2013BAK01B05,2014BAK09B04)~~
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 近年來,科技論文的發(fā)表數(shù)量持續(xù)增長,這給科學(xué)研究人員造成了一定的壓力.為了掌握研究領(lǐng)域內(nèi)同等比例的最新研究,科研人員需閱讀和原來相比幾倍數(shù)量的文獻(xiàn).已有研究[1]表明:每個科研工作者每年所閱讀的平均文獻(xiàn)數(shù)持續(xù)增長,然而他們花在閱讀同一篇文獻(xiàn)上的時間卻呈減少趨勢.對

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本文編號：475273