基于深度学习的科技论文引用关系分类模型

摘要：

[目的/意义]提出HABCM模型,方便科研人员进行论文构思与写作.[方法/过程]首先,基于段落层级结构,分别在词级和句级使用双向GRU对写作需求和参考文献进行语义建模;其次,使用Attention对语义贡献度大的词向量和句向量加权;最后,用先拼接后提取特征的方法计算文本对的相似度,并输出引用关系类别.[结果/结论]该算法在ACL ARC数据集上获得了74.96％的F1值和78.38％的准确率,高于4个对比实验中的模型;证明了"摘要和引言"结构对参考文献主题内容最具代表性.

关键词：深度学习、科技论文、引用分类、语义匹配

所属期刊栏目：41

分类号：TP391;TP183(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省科技计划项目"基于内容的科技文献分析服务平台";国家自然科学基金项目"面向文本分类的多学科协同建模理论与实验研究"

在线出版日期：2021-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：29-37