【摘 要】
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“论文爆炸”使科研人员面临严重的信息过载问题，自动综述系统研究逐渐引起重视，而如何自动挑选出能够反映知识脉络发展的重要文献是自动综述系统需要解决的首要问题。本文从影响综述作者选择参考文献的因素出发，在引用行为中挖掘综述作者评估文献价值的规律，并基于排序学习框架构建面向自动综述系统的文献评估模型。本文以微软学术图谱为数据源构建实验数据集，通过ΔP@K和NDCG@K两个指标对实验结果进行评价。研究结果
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目“基于深度语义表示和多文档摘要的学术文献自动综述研究”（71904058）； 中央高校基本科研业务费资助项目“信息交互行为与隐私保护研究”（CCNU22QN017）；
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“论文爆炸”使科研人员面临严重的信息过载问题，自动综述系统研究逐渐引起重视，而如何自动挑选出能够反映知识脉络发展的重要文献是自动综述系统需要解决的首要问题。本文从影响综述作者选择参考文献的因素出发，在引用行为中挖掘综述作者评估文献价值的规律，并基于排序学习框架构建面向自动综述系统的文献评估模型。本文以微软学术图谱为数据源构建实验数据集，通过ΔP@K和NDCG@K两个指标对实验结果进行评价。研究结果表明，（1）相较于单文档模型和文档列表模型，文档对模型更适合于训练最优文献评估模型，其ΔP@100、ΔP@200、NDCG@100和NDCG@200分为0.274、0.085、0.738、0.831；（2）知识重要性和文献质量与影响力因素对模型效果提升有较大贡献，是综述作者评估文献价值选择参考文献的首要参考因素。
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