本文選題：被引片段 + 科技摘要�。� 參考：《現(xiàn)代情報(bào)》2017年09期

【摘要】：[目的 /意義]基于被引片段識(shí)別的科技文摘生成是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、信息檢索和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域共同關(guān)注的研究問(wèn)題。通過(guò)梳理相關(guān)成果,可為后續(xù)研究提供借鑒。[方法 /過(guò)程]本文首先介紹被引片段概念,進(jìn)而從被引片段識(shí)別與分類、文摘生成與評(píng)價(jià)等步驟對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行綜述。[結(jié)果 /結(jié)論 ]當(dāng)前被引片段識(shí)別總體上可以分為機(jī)器學(xué)習(xí)和檢索兩類,分面判定還存在標(biāo)準(zhǔn)不一致的問(wèn)題,摘要生成與評(píng)估方法相關(guān)研究較欠缺。
[Abstract]:Objective / significance: abstract generation based on citation segment recognition is a common concern in bibliometrics, information retrieval and natural language processing. Through combing the related results, we can provide reference for the follow-up research. [method / process] this paper first introduces the concept of citation fragment, and then summarizes the related research from the steps of citation fragment recognition and classification, abstract generation and evaluation. [results / conclusion] at present, citation segment recognition can be divided into two categories: machine learning and retrieval. There is still a problem of inconsistent standards in divisional decision, and the research on summary generation and evaluation method is deficient.
【作者單位】： 武漢大學(xué)信息資源研究中心;湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“科研團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)演化規(guī)律研究”(項(xiàng)目編號(hào):71273196)
【分類號(hào)】：G353.1

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本文編號(hào)：1999500