發(fā)布時間：2019-01-11 07:52

【摘要】：【目的】在總結(jié)當(dāng)前引文元數(shù)據(jù)抽取方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合語義學(xué)知識和機器學(xué)習(xí)方法,對引文元數(shù)據(jù)的自動抽取方法進行探索�！痉椒ā繉嶒炛胁捎蒙窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對人工分割過的語料進行詞向量訓(xùn)練。利用相同類型的元數(shù)據(jù)會相對集中地出現(xiàn)在向量空間中某一位置的現(xiàn)象,通過支持向量機分類算法實現(xiàn)對元數(shù)據(jù)的自動歸類和標注�！窘Y(jié)果】在以外文引文數(shù)據(jù)作為測試集的實驗中,本文方法取得了較高的準確率和召回率,特別是針對引文中含有多種語言和縮寫的現(xiàn)象,具有較好的處理能力�！揪窒蕖吭趯τ谝脑獢�(shù)據(jù)時間內(nèi)容的細粒度抽取中存在一定的局限性�！窘Y(jié)論】實驗結(jié)果表明,此方法在引文元數(shù)據(jù)的自動發(fā)現(xiàn)和標注上具有良好的效果,并能很大程度地提高方法的適用性和容錯率。
[Abstract]:[objective] on the basis of summarizing the current extraction methods of citation metadata, combining semantic knowledge and machine learning methods, This paper explores the automatic extraction method of citation metadata. [methods] the neural network model is used to train the word vector of the manually segmented corpus in the experiment. The phenomenon that the same type of metadata appears relatively centrally in a certain position in vector space, The classification algorithm of support vector machine is used to automatically classify and annotate metadata. [results] in the experiment of using foreign citation data as test set, the method obtained high accuracy and recall rate. Especially for the phenomenon that citations contain many languages and abbreviations, they have good processing ability. [limitations] have some limitations in fine-grained extraction of temporal content of citation metadata. [conclusion] the experimental results show that, This method has a good effect on automatic discovery and tagging of citation metadata, and can greatly improve the applicability and fault tolerance of the method.
【作者單位】： 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識服務(wù)重點實驗室;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：G254

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2406871