【摘 要】
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【目的】探究不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果,并分析识别效果差异原因。【方法】构建大规模的科技论文结构化摘要语料库,选择10 000和50 000两种样本量的训练集
【机 构】
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中国科学院文献情报中心; 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系; 中国科学院武汉文献情报中心; 科技大数据湖北省重点实验室;
【基金项目】
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中国科学院文献情报能力建设专项子项目“科技文献丰富语义检索应用示范”(项目编号:院1734)的研究成果之一
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【目的】探究不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果,并分析识别效果差异原因。【方法】构建大规模的科技论文结构化摘要语料库,选择10 000和50 000两种样本量的训练集,以传统机器学习方法 SVM作为对比基准,引入多种深度学习方法(包括DNN、LSTM、Attention-BiLSTM等神经网络模型),开展语步识别实验,并对实验结果进行对比分析。【结果】Attention-BiLSTM方法在两种样本量下的实验中都取得最好的识别效果, 50 000样本量下F1值达0.9375; SVM方法的识别效果意外好于DNN、LSTM两种深度学习方法;但是,样本量从10 000增加到50 000时, SVM方法的识别效果提升最小(F1值提升0.0125), LSTM方法效果提升最大(F1值提升0.1125)。【局限】由于该领域尚未有公开的通用语料,主要以笔者收集的结构化论文摘要作为训练和测试语料,因此本文的研究结果在与他人比较时有一定的局限性。【结论】双向LSTM网络结构和注意力机制能够显著提升深度学习模型的语步识别效果;深度学习方法在大规模训练集下更能体现其优越性。
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