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题名民乐-山丹6.1级地震短期预报的科学总结
被引量：22
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作者
杨立明
王兰民
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机构
甘肃省地震局
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出处
《西北地震学报》
CSCD
北大核心
2004年第1期1-9,共9页
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文摘
系统总结了民乐-山丹6.1级地震孕育的地震环境、中短期背景、短期阶段异常综合特征等。在此基础上结合祁连山地震带短期阶段地震异常的共性特征,论述了民乐-山丹6.1级地震短期预报的主要依据和科学决策,并对有关判定中的思路、方法、难点及问题等进行了讨论。
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关键词
民乐-山丹6.1级地震
短期预报
科学总结
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Keywords
Minle earthquake with M_S6.1
Short term prediction
scientific summarization
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分类号
P315.75
[天文地球—地震学]
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题名九十年来中国共产党对历史经验的科学总结
- 2
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作者
陈小林
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机构
中共江西省委党校科研部
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出处
《中国井冈山干部学院学报》
2011年第3期12-18,共7页
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基金
作者主持的国家社科基金重点项目<贯彻落实科学发展观与加强党的执政能力建设问题研究>(06AJD001)的阶段研究成果
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文摘
在中国共产党90年的历史中,党的几代主要领导人都重视对党的历史经验的总结。以毛泽东为核心的第一代领导集体认真总结了党在民主革命时期的历史经验,以邓小平为核心的第二代领导集体认真总结了党在社会主义建设时期的历史经验,以江泽民为核心的第三代领导集体和十六大以来新一届中央领导集体都认真总结了党的历史经验。正因为认真总结了历史经验,才全面推进了党的建设伟大工程和党领导的中国特色社会主义伟大事业。
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关键词
九十年
中国共产党
历史经验
科学总结
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Keywords
ninety years
the CPC
historical experiences
scientific summarization
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分类号
D26
[政治法律—政治学]
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题名基于单词-章节关联的科技论文摘要
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作者
付颖
王红玲
王中卿
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期59-66,共8页
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基金
国家自然科学基金(61976146)。
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文摘
为科技论文生成自动摘要,这能够帮助作者更快撰写摘要,是自动文摘的研究内容之一。相比于常见的新闻文档,科技论文具有文档结构性强、逻辑关系明确等特点。目前,主流的编码-解码的生成式文摘模型主要考虑文档的序列化信息,很少深入探究文档的篇章结构信息。为此,文中针对科技论文的特点,提出了一种基于“单词-章节-文档”层次结构的自动摘要模型,利用单词与章节的关联作用增强文本结构的层次性和层级之间的交互性,从而筛选出科技论文的关键信息。除此之外,该模型还扩充了一个上下文门控单元,旨在更新优化上下文向量,从而能更全面地捕获上下文信息。实验结果表明,提出的模型可有效提高生成文摘在ROUGE评测方法上的各项指标性能。
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关键词
科技论文摘要
自动文摘
生成式文摘
篇章结构
层次结构
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Keywords
scientific paper summarization
Automatic summarization
Abstractive summarization
Text structure
Hierarchical structure
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于宏观篇章结构的科技论文摘要模型
被引量：1
- 4
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作者
付颖
王红玲
王中卿
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期2864-2870,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61976146)。
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文摘
针对传统的神经网络模型不能较好地反映科技论文内不同章节之间的宏观篇章结构信息,从而容易导致生成的科技论文摘要结构不完整、内容不连贯的问题,提出了一种基于宏观篇章结构的科技论文摘要模型。首先,搭建了一种基于宏观篇章结构的层级编码器,并利用图卷积神经网络对章节间的宏观篇章结构信息进行编码,从而构建章节层级语义表示;然后,提出了一个信息融合模块,旨在将宏观篇章结构信息和单词层级信息进行有效融合,从而辅助解码器生成摘要;最后,利用注意力机制优化单元对上下文向量进行更新优化操作。实验结果表明,所提出的模型比基准模型分别在ROUGE-1、ROUGE-2以及ROUGE-L上分别高出3.53个百分点、1.15个百分点和4.29个百分点,并且通过对生成的摘要内容进行分析对比,可进一步证明该模型可有效提高生成摘要的质量。
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关键词
神经网络
宏观篇章结构
科技论文摘要
图卷积神经网络
生成式摘要
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Keywords
neural network
macro discourse structure
scientific paper summarization
graph convolution neural network
abstractive summarization
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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