【摘 要】
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[目的/意义]探讨中文社会科学领域题名关键词最佳抽取模型,用以获取引文题名关键词,完成附加关键词的抽取。[方法/过程]文章以2014年CSSCI全部文献的题名为语料,运用条件随机
【机 构】
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南京大学信息管理学院; 江苏省数据工程与知识服务重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“面向学术资源的TSD与TDC测度及分析研究”(项目编号:71503121)的成果;“江苏青年社科英才”和南京大学“仲英青年学者”计划的资助
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[目的/意义]探讨中文社会科学领域题名关键词最佳抽取模型,用以获取引文题名关键词,完成附加关键词的抽取。[方法/过程]文章以2014年CSSCI全部文献的题名为语料,运用条件随机场(CRFs),通过探究不同特征(或集合)和参数对关键词识别的影响,构建字角色标注的题名关键词标引模型,最终迁移应用到引文题名。[结果/结论]通过实验,获得最佳题名关键词标引模型,F1值可达到52.03%,每篇原文可获得附加关键词9个左右。在恰当的特征组合与参数下,构建的标引模型可以有效完成附加关键词的获取工作。[局限]语料中的每个关键词平均出现两次可能会影响机器学习的效果,原文与引文题名的差异可能影响模型的适用性,此外模型得到的附加关键词尚需进一步斟酌选择。
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