论文摘要

摘要： 1.中文标题(可含副标题)2.作者姓名(多位作者姓名之间用空格隔开)3.论文摘要(100-150字,简明扼要地陈述研究的目的和结论)4.关键词(3-5个,用空格隔开)5.作者介绍置于文尾(包括工作单位、职务、职称、学位等。多位作者,请分别介绍,标注信息务必真实有效).

摘要： 摘要是科技论文的重要组成部分,是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述论文重要内容的短文。其基本要素包括研究的目的、方法、结果和结论。摘要应具有独立性和自含性,并拥有与论文同等量的主要信息,即不阅读论文的全文,就能获得必要的信息。摘要的主要功能是:①使读者了解论文的主要内容。现代科技信息浩如烟海,读者检索到论文题名后是否会继续阅读论文的其他部分,主要就是通过阅读摘要来进行判断。

摘要： 论文摘要十分重要,它是沟通读者和作者之间的桥梁。在今天信息时代,读者不可能阅读刊物的每一篇论文去查找所需的信息,只有通过摘要了解论文的主要内容,从而判断有无必要阅读全文。国内外的检索系统为了信息交流,更建立了各种二次文献数据库,帮助读者通过查找论文摘要,以便提取原文。而二次文献数据库的基础是作者的论文摘要。但许多作者却往往忽视了论文摘要的这一重要意义,没有下工夫把论文摘要写好,尤其是英文摘要。当今科技领域,英文已经成为国际交流语言,世界各国学者想追踪了解某一学科的发展情况,多会用英文工具书、数据库进行检索。而国外的检索系统也主要通过英文摘要判断论文是否被收录进数据库。为了帮助作者写好摘要,我编辑部在给作者的论文修改通知中都附有《摘要编写要点》,供作者参考。现再刊登于下,以便作者查阅。

摘要： 一、文章题目文章题目应当简练、准确、新颖地反映本文所研究的特定内容,一般不宜超过20字,如果题目语意未尽,可用副标题补充说明。二、论文摘要论文摘要应高度概括全文的中心思想,尤其是要突出体现原创观点,并明确最终得出的研究结论。字数控制在200左右,不要出现图表、公式、非公知公用的符号和术语及“本文”“笔者”等字眼。

摘要： 摘要可大致分为以下3种类型(或写法).1.报道性摘要报道性摘要是指明一次文献的主题范围及内容梗概的简明摘要,相当于简介。报道性摘要一般用来反映科技论文的目的、方法及主要结果与结论,在有限的字数内向读者提供尽可能多的定性或定量的信息,充分反映该研究的创新之处。科技论著如果没有创新内容,如果没有经得起检验的与众不同的方法或结论,是不会引起读者的阅读兴趣的,所以建议学术性期刊(或论文集)多选用报道性摘要,用比其他类摘要字数稍多的篇幅,向读者介绍论文的主要内容。篇幅以300字左右为宜。

摘要： 摘要可大致分为以下3种类型(或写法)。1.报道性摘要 报道性摘要是指明一次文献的主题范围及内容梗概的简明摘要,相当于简介。报道性摘要一般用来反映科技论文的目的、方法及主要结果与结论,在有限的字数内向读者提供尽可能多的定性或定量的信息,充分反映该研究的创新之处。科技论著如果没有创新内容,如果没有经得起检验的与众不同的方法或结论,是不会引起读者的阅读兴趣的,所以建议学术性期刊(或论文集)多选用报道性摘要,用比其他类摘要字数稍多的篇幅,向读者介绍论文的主要内容。篇幅以300字左右为宜。

摘要： 摘要可大致分为以下3种类型(或写法)。1.报道性摘要 报道性摘要是指明一次文献的主题范围及内容梗概的简明摘要,相当于简介。报道性摘要一般用来反映科技论文的目的、方法及主要结果与结论,在有限的字数内向读者提供尽可能多的定性或定量的信息,充分反映该研究的创新之处。科技论著如果没有创新内容,如果没有经得起检验的与众不同的方法或结论,是不会引起读者的阅读兴趣的,所以建议学术性期刊(或论文集)多选用报道性摘要,用比其他类摘要字数稍多的篇幅,向读者介绍论文的主要内容。篇幅以300字左右为宜。

摘要： 1.中文标题(可含副标题)2.作者姓名(多位作者姓名之间用空格隔开)3.论文摘要(100-150字,简明扼要地陈述研究的目的和结论)4.关键词(3-5个,用空格隔开)5.作者介绍置于文尾(包括工作单位、职务、职称、学位等。多位作者,请分别介绍,标注信息务必真实有效).

摘要： 一、文章题目文章题目应当简练、准确、新颖地反映本文所研究的特定内容,一般不宜超过20字,如果题目语意未尽,可用副标题补充说明。二、论文摘要论文摘要应高度概括全文的中心思想,尤其是要突出体现原创观点,并明确最终得出的研究结论。字数控制在200左右,不要出现图表、公式、非公知公用的符号和术语及“本文”“笔者”等字眼。

摘要： 1.中文标题(可含副标题)2.作者姓名(多位作者姓名之间用空格隔开)3.论文摘要(100-150字,简明扼要地陈述研究的目的和结论)4.关键词(3-5个,用空格隔开)5.作者介绍置于文尾(包括工作单位、职务、职称、学位等。多位作者,请分别介绍,标注信息务必真实有效).

摘要： 随着国际交流的日益发展,科技论文越来越多地参与国际学术交流,从而使得英文摘要受到越来越高的关注。因此很多中文杂志要求作者将论文摘要翻译成英文,以便于国际学术交流和科技信息的传播以及计算机检索。为了使摘要译文规范化,符合英语的表达习惯和出版要求,文中以《现代雷达》杂志为例,将论文摘要汉译英的有关知识,以及汉译英经常出错的问题作简要分析。

摘要： 本文对学术论文摘要翻译中的人称主语与语态的定位作了探讨。由于英汉语言表达上的差异，学术论文摘要在翻译成英语时需要增补适当的人称代词，需要酌情使用不同的语态，以符合英语的表达习惯。文章参照美国权威杂志Science的论文摘要，对上述问题做了验证分析，并提出了几点建议。

摘要： 本文对英语医学论文摘要的写作要求进行了研究。文章围绕结构式文摘、传统文摘格式与要求、中医与中西医结合论文摘要中有关中医概念与用语的翻译等问题进行了论述。

摘要： 目的: 探讨论文摘要对论文被引频次的影响。rn 方法: 以《中华检验医学杂志》为研究对象。2006年起该杂志为“述评”、“专论”、“专家论坛”类文章添加了中英文摘要，本研究将统计该杂志2005年和2006年全年发表文章总数及发表2年后总被引用频次，分析上述三类文章添加摘要后是否对被引频次产生影响。rn 结果:《中华检验医学杂志》2005年共发表专业类文章450篇，截至2007年12月31日，总被引频次为1623次；述评、专论、专家论坛类文章共57篇，占12.67％，被引频次354次，占总被引频次的21.81％，平均每篇被引6.21次；论著类文章共231篇，占51.33％，被引878次，平均每篇被引3.80次；短篇报道类文章共57篇，占12.67％，被引109次，篇均被引1.91次；其他文章共105篇，占23.33％，被引282次，篇均被引2.69次。2006年共发表专业类文章399篇，截至2008年12月31日，总被引频次为878次；述评、专论、专家论坛类文章共36篇，占9.02％，被引158次，占总被引频次的18.00％，篇均被引1.39次；论著类文章共182篇，占45.61％，被引450次，篇均被引2.47次；短篇报道类文章共90篇，占22.56％，被引142次，篇均被引1.58次；其他文章91篇，占22.81％，被引128次，篇均被引1.41次。2006年与2005年比较，发表文章总数减少，总被引频次减少。经统计学分析，三类增加摘要文章的被引频次占总被引频次的比例减小，差异有统计学意义(x2=4.245，P=0.039)；各年发表文章中，三类文章所占比率差异无统计学意义(x2=2.879，P=0.090)。rn 结论: 就目前数据分析，为文章增加中英文摘要并不能提高文章被引频次，反而增加文章所占页面数，在杂志总面数不变的情况下使发表文章总篇数降低。建议只为文章题目增设英文目次，以便于被检索。

摘要： 本文对医学科技期刊的中文摘要进行了研究。文章概述了论文摘要的概念，阐述了论文摘要的主要功能，分析了论文摘要的种类。

摘要： 分析科技期刊来稿中摘要写作不规范的情况，列举实例阐述写作摘要的方法，提出摘要写作需注意的细节，以提高科技期刊摘要写作的质量和水平。

摘要： 分析科技期刊来稿中摘要写作不规范的情况，列举实例阐述写作摘要的方法，提出摘要写作需注意的细节，以提高科技期刊摘要写作的质量和水平。

摘要： 分析科技期刊来稿中摘要写作不规范的情况，列举实例阐述写作摘要的方法，提出摘要写作需注意的细节，以提高科技期刊摘要写作的质量和水平。

摘要： 文题是对论文主要内容和中心思想的高度概括，能如实地反映文稿的性质、研究对象的特征和主要观测指标。题名拟得好，能吸引读者，文题不当，可使文章逊色，稿件落选。本文介绍了文题、署名、摘要以及关键词等医学论文撰写时应注意的问题。

摘要： 文题是对论文主要内容和中心思想的高度概括，能如实地反映文稿的性质、研究对象的特征和主要观测指标。题名拟得好，能吸引读者，文题不当，可使文章逊色，稿件落选。本文介绍了文题、署名、摘要以及关键词等医学论文撰写时应注意的问题。

摘要： 一种基于用户评论文本特征的自动摘要方法及其自动摘要系统，该方法包括以下步骤：爬取并解析用户评论网页，并对用户评论进行一系列预处理；从用户评论中识别出被用户评价的特征；将用户评论句按其评价的特征进行分类，并根据评论句分类的结果过滤特征；以及计算评论句的得分，抽取若干文摘句生成摘要。本发明能够从大量用户评论中准确地识别用户关注的特征，根据评论的特征进行评论句分类，然后使用基于句子抽取的文本摘要方法自动生成简洁、全面的摘要，从而帮助用户显著提高获取知识的效率和质量；本发明应用于电子商务领域能够缩短用户挑选商品的时间，提高购物效率，改善购物体验。

摘要： 本发明涉及一种双编码指针混合网络的中文摘要生成方法，包括：从语料数据集中获取中文文本数据，中文文本数据包括正文文本及对应的摘要；对获取的中文文本数据进行预处理，并将预处理后的中文文本数据按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；根据训练集、验证集和测试集，创建对应的词典；基于双编码指针混合网络算法，构建双编码模型；基于训练集和验证集，对双编码模型进行训练和交叉验证；基于测试集对训练后的双编码模型进行测试，以得到中文摘要生成模型；将目标文本输入中文摘要生成模型，输出得到对应的中文摘要。与现有技术相比，本发明能够自动、准确地生成对应于中文文本的中文摘要，具有准确率高、概括能力强、语句通顺的优点。

摘要： 本发明涉及摘要自动生成领域，具体提供了一种基于NLP技术的中文摘要自动生成方法及系统，包括如下步骤：S1：对需要生成摘要的文本进行目标训练，最大化生成每个目标单词的概率；S2：自动生成评价指标；S3：采用自动生成评价指标对需要生成摘要的文本进行评价；S4：采用摘要生成模型对文本进行语句抽取，生成摘要。本发明通过自然语言处理技术自动生成摘要，指根据一篇或多篇文档，自动地生成一段保留输入文本中关键信息并且语义通顺、简洁准确的摘要。自动文本摘要可以快速、准确、实时地生成摘要，弥补了人工摘要的不足之处。

摘要： 本发明公开了一种基于成分句法分析的中文摘要生成方法，方法包括：对文档进行预处理，得到文本句子集；基于文本句子集，使用语义提取模型得到文本语义信息编码；基于文本句子集，生成每个句子的成分句法分析结构树，并将每个句子的成分句法分析结构树基于跨度的方法转换为成分句法结构序列化编码；将文本语义信息编码及成分句法结构序列化编码共同输入编码器中进行整合编码；通过解码器对编码器传来的整合编码进行解码，生成文本摘要。能够把文本原有的语法结构提出来，用于监督文本摘要生成过程，解决了文本摘要准确性问题以及可读性问题。

摘要： 本发明公开了一种论文摘要蕴含细粒度知识元的抽取方法及装置，所述方法包括：确定知识元类型；建立知识元词库；使用bootstrapping技术自动扩充每种知识元类型的词库；获得知识元词库中的词语；使用词典匹配技术在论文摘要中查询知识元词库中的词语，建立词语与知识元类型的映射关系，获得标注语料库；输入标注语料库，训练LSTM‑CRF模型；将论文摘要转换为标注语料的形式，输入所述LSTM‑CRF模型中，预测每个词语被分配到每种知识元类型的概率，抽取概率最大的知识元类型作为对应词语的语义标签，将具有语义标签的词语作为论文摘要中的知识元。能够扩展传统知识元提取的范畴，快速准确地抽取多种类型细粒度的知识元。

摘要： 本发明提供了一种基于论文摘要QA的TopK实体抽取方法与系统，该方法包括数据获取与处理步骤：从数据库中获取相关领域的所有论文，以及从dbpedia官网获取实体库，并整合数据库中的实体，获得dbace实体集；训练相似度模型步骤：进行文本相似度模型训练；构建ES索引步骤：将dbace实体集中的每个实体经过stem处理；检索实体步骤：将论文摘要QA句子送入ES中进行查询；实体特征计算步骤：计算实体列表中的实体与其论文标题、论文摘要和论文摘要QA的相关分数，并计算实体长度和复杂度；训练LTR模型步骤：选取部分文章的实体列表进行人工标注；结果可视化步骤：将单篇论文各个论文摘要QA下的实体列表进行lambdaRank排序。本发明能够使得论文知识图谱构建变得快速、简单、可靠。

摘要： 本发明公开一种基于主题‑述题理论的分层规划论文摘要生成方法，(1)对论文标题及知识图谱分别使用Transformer编码器和Graph Transformer编码器进行编码，获得论文标题及知识图谱的表示；(2)主题词规划；(3)述题子图规划：(4)依据主题词和述题子图进行各个句子的生成：(5)重复(3‑4)流程，直至全部的主题词遍历结束，将所有语句拼接在一起得到对应的论文摘要。

摘要： 一种基于全局图注意力和局部图注意力的论文摘要生成方法，从输入的知识图中，通过全局图注意力和局部图注意力提取图结构特征，应用于指导论文摘要生成，该方法可以更好抓住各个实体间的关系，提高论文摘要生成效果。该方法主要包括：图结构转换、特征提取、解码生成。将知识图的每一条边，替换成两个表示关系方向的节点，将原图转换成连通无向图；通过多头自注意力计算顶点与图中其它顶点的注意力分布更新节点向量，获取全局特征表示；之后通过多头自注意力计算顶点与直接相连顶点的注意力分布更新节点向量，获取局部细节特征；最后在解码生成部分使用复制机制，从知识图中复制输入信息作为输出。

摘要： 本发明提供了一种基于论文摘要QA的TopK实体抽取方法与系统，该方法包括数据获取与处理步骤：从数据库中获取相关领域的所有论文，以及从dbpedia官网获取实体库，并整合数据库中的实体，获得dbace实体集；训练相似度模型步骤：进行文本相似度模型训练；构建ES索引步骤：将dbace实体集中的每个实体经过stem处理；检索实体步骤：将论文摘要QA句子送入ES中进行查询；实体特征计算步骤：计算实体列表中的实体与其论文标题、论文摘要和论文摘要QA的相关分数，并计算实体长度和复杂度；训练LTR模型步骤：选取部分文章的实体列表进行人工标注；结果可视化步骤：将单篇论文各个论文摘要QA下的实体列表进行lambdaRank排序。本发明能够使得论文知识图谱构建变得快速、简单、可靠。

摘要： 本发明公开了一种论文摘要蕴含细粒度知识元的抽取方法及装置，所述方法包括：确定知识元类型；建立知识元词库；使用bootstrapping技术自动扩充每种知识元类型的词库；获得知识元词库中的词语；使用词典匹配技术在论文摘要中查询知识元词库中的词语，建立词语与知识元类型的映射关系，获得标注语料库；输入标注语料库，训练LSTM‑CRF模型；将论文摘要转换为标注语料的形式，输入所述LSTM‑CRF模型中，预测每个词语被分配到每种知识元类型的概率，抽取概率最大的知识元类型作为对应词语的语义标签，将具有语义标签的词语作为论文摘要中的知识元。能够扩展传统知识元提取的范畴，快速准确地抽取多种类型细粒度的知识元。