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1. chinaXiv:201711.01975 [pdf]

引文元数据的自动发现和标注方法研究——以外文引文为例

姜霖; 王东波
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science

【目的】在总结当前引文元数据抽取方法的基础上, 结合语义学知识和机器学习方法, 对引文元数据的自动抽取方法进行探索。【方法】实验中采用神经网络模型对人工分割过的语料进行词向量训练。利用相同类型的元数据会相对集中地出现在向量空间中某一位置的现象, 通过支持向量机分类算法实现对元数据的自动归类和标注。【结果】在以外文引文数据作为测试集的实验中, 本文方法取得了较高的准确率和召回率, 特别是针对引文中含有多种语言和缩写的现象, 具有较好的处理能力。【局限】在对于引文元数据时间内容的细粒度抽取中存在一定的局限性。【结论】实验结果表明, 此方法在引文元数据的自动发现和标注上具有良好的效果, 并能很大程度地提高方法的适用性和容错率。

submitted time 2017-11-08 From cooperative journals:《数据分析与知识发现》 Hits1427Downloads842 Comment 0

2. chinaXiv:201711.01995 [pdf]

引文元数据的自动发现和标注方法研究——以外文引文为例

姜霖; 王东波
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science

【目的】在总结当前引文元数据抽取方法的基础上, 结合语义学知识和机器学习方法, 对引文元数据的自动抽取方法进行探索。【方法】实验中采用神经网络模型对人工分割过的语料进行词向量训练。利用相同类型的元数据会相对集中地出现在向量空间中某一位置的现象, 通过支持向量机分类算法实现对元数据的自动归类和标注。【结果】在以外文引文数据作为测试集的实验中, 本文方法取得了较高的准确率和召回率, 特别是针对引文中含有多种语言和缩写的现象, 具有较好的处理能力。【局限】在对于引文元数据时间内容的细粒度抽取中存在一定的局限性。【结论】实验结果表明, 此方法在引文元数据的自动发现和标注上具有良好的效果, 并能很大程度地提高方法的适用性和容错率。

submitted time 2017-11-08 From cooperative journals:《数据分析与知识发现》 Hits1489Downloads905 Comment 0

3. chinaXiv:201711.01252 [pdf]

采用连续词袋模型(CBOW)的领域术语自动抽取研究

姜霖; 王东波
Subjects: Library Science,Information Science >> Information Science

【目的】更准确便捷地完成术语词汇的自动抽取。【方法】利用CBOW 模型计算构成术语的各个词部件的向量空间模型。通过词向量之间的余弦相似度衡量术语词汇内部各个词部件的关联度。利用PageRank 算法计算候选词汇的领域代表性并排序, 通过阈值的设定, 抽取出更为具有领域代表性的术语词汇。【结果】在以自然语言处理领域内的论文摘要作为数据集的实验中取得较高的准确率和召回率。【局限】测试的数据训练集偏小,而数据集的训练效果直接影响实验的效果。【结论】实验结果表明利用CBOW 模型完成术语的抽取工作是一个较为合理、可行的方法。

submitted time 2017-10-11 From cooperative journals:《数据分析与知识发现》 Hits1582Downloads1181 Comment 0

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