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[目的/意义]作者相似度研究是探测学科知识结构、挖掘潜在合作关系的重要基础。[方法/过程]本文拟构建作者的关键词—文献2模矩阵,通过研究矩阵对应的灰度图像之间的相似性来判定作者相似性,并利用灰色关联理论计算基于合著关系和基于关键词的作者相似度,最后进行实证分析,对比三种作者相似性结果。[结果/结论]实验表明:基于关键词—文献矩阵的作者相似度研究可以减少因作者发文量不同及高频关键词的使用带来的影响,同时可以放大作者间研究内容的差异性与相似性,能较为准确地反映作者的相似度。 相似文献
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[研究目的]为了帮助政府、企业和科研人员从海量的听证公开文本中发现科技相关政策和热点,快速、全面地识别出有价值的信息。[研究方法]梳理听证公开文本的类型与特点,并对其中有价值的信息进行合理的界定与分类;根据文本的内容特征和话语特征提出事件句识别、事件类型检测和事件论元抽取的三阶段式事件抽取方法,以实现有价值信息的抽取;对抽取的有价值信息进行深入分析。[研究结论]与基准模型相比,该研究所提方法在事件句识别召回率上提高33%,F1提高17%,在事件类型检测的精确率上提高1%,在事件论元抽取的精确率上提高18%,召回率提高4%,取得了一定效果,为此类文本进一步分析提供了新研究思路。 相似文献
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