面向摘要结构功能划分的模型性能比较研究     

王东波  陆昊翔  周鑫  朱丹浩 《图书情报工作》2018,62(12):84-90

[目的/意义]摘要作为学术论文中能够简明扼要地说明研究目的、研究方法和最终结论的陈述部分,具有较高的探究价值和意义。[方法/过程]选取长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）、支持向量机（Support Vector Machine）、LSTM-CRF和CNN-CRF 4种模型,对3 672篇情报学领域的期刊论文进行摘要划分识别研究。[结果/结论]长短期记忆网络模型识别F值最高为69.15%,LSTM-CRF神经网络模型最高F值为88.76%,RNN-CRF模型最高F值达到89.10%,支持向量机分类器分类宏观F值最高为72.04%。该实验结果对图书情报领域的学术论文结构功能划分实验模型选取有较高的参考价值。  相似文献