典型文献
面向自动综述系统的文献价值评估研究
文献摘要：
"论文爆炸"使科研人员面临严重的信息过载问题,自动综述系统研究逐渐引起重视,而如何自动挑选出能够反映知识脉络发展的重要文献是自动综述系统需要解决的首要问题.本文从影响综述作者选择参考文献的因素出发,在引用行为中挖掘综述作者评估文献价值的规律,并基于排序学习框架构建面向自动综述系统的文献评估模型.本文以微软学术图谱为数据源构建实验数据集,通过ΔP@K和NDCG@K两个指标对实验结果进行评价.研究结果表明,①相较于单文档模型和文档列表模型,文档对模型更适合于训练最优文献评估模型,其ΔP@100、ΔP@200、NDCG@100和NDCG@200分为0.274、0.085、0.738、0.831;②知识重要性和文献质量与影响力因素对模型效果提升有较大贡献,是综述作者评估文献价值选择参考文献的首要参考因素.
文献关键词：
自动综述;文献评估;多维特征;排序学习
中图分类号：
作者姓名：
丁恒;阮靖龙
作者机构：
华中师范大学信息管理学院,武汉 430079
文献出处：
引用格式：
[1]丁恒;阮靖龙-.面向自动综述系统的文献价值评估研究)[J].情报学报,2022(11):1199-1213
A类：
自动综述
B类：
文献价值,价值评估,评估研究,科研人员,信息过载,过载问题,挑选出,知识脉络,重要文献,述作,参考文献,引用行为,排序学习,框架构建,建面,文献评估,微软,学术图谱,数据源,NDCG,文档,列表,文献质量,效果提升,价值选择,多维特征
AB值：
0.379401
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