机译:内容,贡献和知识消耗:在科学文本中揭示隐藏的主题结构和修辞信号
Rhein Westfal TH Aachen Aachen Germany;
Oregon State Univ Corvallis OR 97331 USA;
Rhein Westfal TH Aachen Aachen Germany;
scientific impact; management research; citation analysis; text mining; latent Dirichlet allocation;
机译:内容,贡献和知识消耗:发现科学文本中的隐藏主题结构和修辞信号
机译:文本和基因–使用文本挖掘方法发现毒理基因组学中的隐藏知识
机译:学习使用具有各种知识类型的主题模型对科学文献中的短文本进行分类
机译:从修辞框架的趋势预测科学主题的兴衰
机译:验证基于理论的L2阅读理解模型:特定内容的示意图知识和L2词汇知识对理解科学课本的相对贡献
机译:文本和基因的研究–使用文本挖掘方法发现毒理基因组学中的隐藏知识
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