【摘 要】
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学术论文语义结构的解析可以广泛应用于信息抽取、论文检索等多个问题。本文通过机器学习的方法,自动标注论文全文中每个子句的语义类型,以实现对论文语义结构的识别。本文使用了论文的宏观篇章结构,以及每个子句的语法、词汇信息作为特征,训练了支持向量机、条件随机场、随机森林、梯度提升分类器和随机梯度下降分类器5种机器学习模型,并将其中效果较好的支持向量机、条件随机场、梯度提升分类器3个模型进行集成,最终得到适用于学术论文全文本子句语义类型标注的集成模型。实验证明,无论在论文全文还是仅包含“结果”的章节中,与对照模
【机 构】
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北京大学信息管理系,清华大学经济管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“基于全文本分析的数据科学范式及其演化研究”(20BTQ054)。
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学术论文语义结构的解析可以广泛应用于信息抽取、论文检索等多个问题。本文通过机器学习的方法,自动标注论文全文中每个子句的语义类型,以实现对论文语义结构的识别。本文使用了论文的宏观篇章结构,以及每个子句的语法、词汇信息作为特征,训练了支持向量机、条件随机场、随机森林、梯度提升分类器和随机梯度下降分类器5种机器学习模型,并将其中效果较好的支持向量机、条件随机场、梯度提升分类器3个模型进行集成,最终得到适用于学术论文全文本子句语义类型标注的集成模型。实验证明,无论在论文全文还是仅包含“结果”的章节中,与对照模
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