【摘 要】
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学术文本论证区间识别是一项论证学术文献内容和分析修辞结构的研究,针对当前研究过多依赖人工经验来构建规则和特征的现状,以及论证区间识别研究存在时效性差、泛化能力弱等
【机 构】
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武汉大学信息管理学院,武汉大学信息检索与知识挖掘研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于多语义信息融合的学术文献引文推荐研究”(7167030644),国家自然科学基金青年项目“基于深度语义挖掘的引文推荐多样化研究”(71704137)
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学术文本论证区间识别是一项论证学术文献内容和分析修辞结构的研究,针对当前研究过多依赖人工经验来构建规则和特征的现状,以及论证区间识别研究存在时效性差、泛化能力弱等问题,本文采用基于层次注意力机制的HAN深度学习模型对学术文本论证区间识别进行了研究。本文首先构建了一个基于层次注意力机制的论证区间识别模型,阐述了该模型的整体架构和作用机制。其次,针对生物医学领域提出了一个论证区间9分类体系,在PubMed生物医学数据集上,用LSTM和SVM两种文本分类算法与HAN模型进行对比实验。研究结果表明,本文所采用的H
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