Subjects: Library Science，Information Science >> Library Science submitted time 2023-07-26 Cooperative journals: 《图书情报工作》
Abstract： [Purpose/significance] To deal with the Out Of Vocabulary (OOV) in text summarization while avoiding duplication of summaries, this article focuses on solving the OOV problem and the self-duplication and carries out a profiling study.[Method/process] Bases on the sequence-to-sequence model, a pointer generator module and a coverage processing module are added. An attempt is made to copy the OOV into abstractive summary to solve the problem of OOV by means of the pointer generator module. The coverage processing module tries to avoid the Attention Mechanism paying attention to the same position repeatedly to solve the duplicate problem. The model is applied to the Chinese summarization dataset LCSTS to conduct experiments to test the effectiveness.[Result/conclusion] Experiment results show that the ROUGE of the generated summary is much higher than that of seq2seq model and extractive model, indicating that in the abstractive Chinese text summary, the pointer generator module and the coverage mechanism module can effectively solve the problem of OOV and the repetition of the summary, thereby significantly improving text summary quality.
Subjects: Library Science，Information Science >> Information Science submitted time 2017-12-05 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract： 【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作, 提高科研生产率, 对金融领域的科研 合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络, 提出一种新的融合 基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型, 并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结 果】通过对 2000 年到 2014 年刊载的 68 905 篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络, 在个人、机构和 区域三个层面上, 基于特征融合的链接预测方法的 AUC 值分别为 84.25%、87.34%和 91.84%, 均高于基于邻居 节点的算法和基于路径的算法的 AUC 值。【局限】在进行训练集和测试集选取的时候只按时间进行切分, 有待 使用更多的切分方式对实验结果进行优化。【结论】本文有助于金融科研领域的个人、机构和区域寻求合作对象, 为进行科研网络的研究以及科研合作推荐的学者提供新的研究方法和思路。
Subjects: Library Science，Information Science >> Information Science submitted time 2017-11-30 Cooperative journals: 《数据分析与知识发现》
Abstract： 【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作, 提高科研生产率, 对金融领域的科研 合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络, 提出一种新的融合 基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型, 并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结 果】通过对 2000 年到 2014 年刊载的 68 905 篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络, 在个人、机构和 区域三个层面上, 基于特征融合的链接预测方法的 AUC 值分别为 84.25%、87.34%和 91.84%, 均高于基于邻居 节点的算法和基于路径的算法的 AUC 值。【局限】在进行训练集和测试集选取的时候只按时间进行切分, 有待 使用更多的切分方式对实验结果进行优化。【结论】本文有助于金融科研领域的个人、机构和区域寻求合作对象, 为进行科研网络的研究以及科研合作推荐的学者提供新的研究方法和思路。
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