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题名基于学术论文全文内容的算法使用行为及其影响力研究
被引量：22
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作者
章成志
丁睿祎
王玉琢
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机构
南京理工大学经济管理学院信息管理系
江苏省数据工程与知识服务重点实验室(南京大学)
江苏省社会公共安全科技协同创新中心
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出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第12期1175-1187,共13页
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基金
国家社会科学基金重大项目"情报学学科建设与情报工作未来发展路径研究"(17ZDA291)
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文摘
数据挖掘算法已被广泛应用于科学研究与实践中。考察数据挖掘算法在学术论文中的使用情况、进而评估其影响力,能辅助研究者全面了解其所在领域的常用算法,并根据研究任务类型选择相应算法。本文利用学术论文全文内容,对算法的使用行为进行分析,从而考察算法的影响力。具体来说,本文以自然语言处理领域为例,收集整理全国计算语言学会议(CCL)1993—2016年收录的学术论文全文数据,从使用频次、使用位置、使用年代以及使用动机等四个方面全面考察十大经典数据挖掘算法在该领域的使用情况,并在此基础上对算法的影响力进行评估。实验结果显示,十大算法的使用行为存在明显差异,且SVM算法影响力最高,CART与Apriori算法影响力较低。本文研究可为基于数据驱动的相关研究者,尤其是为初学者在算法选择时提供参考。
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关键词
算法影响力评估
使用行为
全文内容分析
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Keywords
influence assessment of algorithms
using behavior
full-text context analysis
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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题名学术文本中细粒度知识实体的关联分析
被引量：16
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作者
章成志
谢雨欣
宋云天
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机构
南京理工大学经济管理学院
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出处
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2021年第3期12-20,共9页
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基金
国家自然科学基金“基于学术文献全文内容的细粒度算法实体抽取与评估研究”(项目编号:72074113)
富媒体数字出版内容组织与知识服务重点实验室开放基金项目“富媒体数字出版内容中细粒度知识实体的抽取及关联与演化分析研究”(项目编号:ZD2020/09-04)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目“学术文本中细粒度知识实体的抽取及关联与演化分析研究”(项目编号:KYCX20_0406)研究成果。
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文摘
考察特定领域文本中蕴含的细粒度知识实体的使用情况,对知识实体的评估和选择具有重要意义。学术文本中的细粒度知识实体通常具有多个类型、多种关联关系,挖掘知识实体的同质与异质关联关系,有助于深入了解特定领域知识实体的实际使用情况。目前相关研究大多针对学术文本中单一知识实体的抽取和评估,缺乏对知识实体间关系的关注,在一定程度上限制了基于实体抽取进行知识发现的能力。文章以自然语言处理领域为例,对学术论文全文中的细粒度知识实体关联数据进行挖掘,并通过可视化方式揭示关联数据中蕴含的信息。主要是选取全国计算语言学会议2009-2018年间收录的中文论文为原始语料,人工标注论文中使用的知识实体,并针对NLP特点将其细分为“指标实体”“工具实体”“资源实体”“方法实体”4种类型;结合关联规则挖掘算法Apriori和复杂网络分析软件构建知识实体关联网络,揭示该领域常用的知识实体,以及这些知识实体的使用相关性。
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关键词
全文内容分析
细粒度知识实体
关联分析
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Keywords
full-text context analysis
fine-grained knowledge entity
association analysis
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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题名全文本引文分析——引文分析的新发展
被引量：56
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作者
赵蓉英
曾宪琴
陈必坤
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机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学信息资源研究中心
武汉大学中国科学评价研究中心
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出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2014年第9期129-135,共7页
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基金
教育部人文社会科学基金项目"馆藏数字资源语义化深度聚合的理论与关键技术研究"(项目编号:13YJA870023)
国家社会科学基金重大项目"基于语义的馆藏资源深度聚合与可视化展示研究"(项目编号:11&ZD152)研究成果之一
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文摘
对全文本引文分析法进行全面梳理,首先,将其提出的背景归纳为传统引文分析法的不足以及相关技术的发展;其次,介绍全文本引文分析的研究数据、研究方法及研究内容;最后,展望全文本引文分析法未来的研究方向,认为全文本引文分析作为一种微观的、基于全文数据的引文分析法,可以从根本上改变和发展引文分析和科学评价的理论与方法;随着结构化全文数据的普及,其将得到更大的发展。
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关键词
全文本引文分析
引用内容分析
引用分析
引文分析
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Keywords
citation in full-text citation context analysis citing analysis citation analysis
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分类号
G353.1
[文化科学—情报学]
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