【摘 要】
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研究目的:①基于对引文内容的分析,探究一种用于识别学术论文中核心观点的方法;②比较两种基于VSM与LSI的相似度计算方法在识别核心观点上的可行性和有效性.研究方法:本研究
【机 构】
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华东师范大学经济与管理学部,上海200241
【出 处】
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中国社会科学情报学会2017年学术年会
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研究目的:①基于对引文内容的分析,探究一种用于识别学术论文中核心观点的方法;②比较两种基于VSM与LSI的相似度计算方法在识别核心观点上的可行性和有效性.研究方法:本研究以"网络文学"领域的高被引论文为研究对象.首先,从施引文献中抽取引文内容,形成"引文内容集合";第二,分别运用基于VSM与LSI的相似度算法进行文本相似度计算;第三,结合人工标记,评价两种算法在识别论文核心观点时的性能.实验结果:通过对真实数据的实验,验证了该方法的性能.实验结果表明:VSM、LSI两种方法均能较好地实现论文核心观点的识别;相对于VSM算法,LSI算法的效果更加稳定.研究局限:首先,当前抽取引文内容建立于复杂的人工提取,自动抽取引文内容的方法有望提高效率.第二,无法定位超过一个的引用出处,不适用于概括性引文内容.实际意义/影响:本文实践了相似度计算方法在引文内容分析中的应用,为识别学术论文中的核心观点提供了新的视角.
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