首页> 中文期刊>情报学报 >学术文本词汇功能识别——基于标题生成策略和注意力机制的问题方法抽取

学术文本词汇功能识别——基于标题生成策略和注意力机制的问题方法抽取

     

摘要

学术文本词汇功能识别的目的是实现学术文本中表征问题、方法和对象等词汇的抽取.针对传统识别方法中训练难以获取所导致的识别准确率低、召回率有限和泛化能力差等问题,本研究提出了一种基于深度学习和标题生成策略的学术文本词汇功能识别方法,将任务形式由信息抽取转化为特定形式的标题生成问题.本研究采用构建seq2seq模型和引入注意力机制的方式捕获词汇多层语义信息,最终实现学术文本中问题和方法指代词的生成和获取.实验结果表明,通过应用深度学习方法和标题生成策略,本研究提出的模型能够从摘要中有效识别学术文献的主要研究问题和主要研究方法,并较已有方法在识别效果上有明显提升.

著录项

  • 来源
    《情报学报》|2021年第1期|43-52|共10页
  • 作者单位

    武汉大学信息管理学院 武汉 430072;

    武汉大学信息检索与知识挖掘研究所 武汉 430072;

    武汉大学信息管理学院 武汉 430072;

    武汉大学信息检索与知识挖掘研究所 武汉 430072;

    武汉大学信息管理学院 武汉 430072;

    武汉大学信息检索与知识挖掘研究所 武汉 430072;

    武汉大学信息管理学院 武汉 430072;

    武汉大学信息检索与知识挖掘研究所 武汉 430072;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    词汇功能识别; 深度学习; 自动文摘; 学术文本;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号