基于混合深度学习模型的科技文献自动综述模型构建研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 马浩

作者： 马浩;崔运鹏

作者机构：

关键词： 科技文献;自动综述;语步识别;深度学习模型;SciBERT

期刊名称： 情报理论与实践

ISSN：

年卷期： 2021 年 009 期

页码： 176-182,168

收录情况： 北大核心 ; CSSCI

摘要： [目的/意义]在大数据时代,如何高效地进行科技文献知识组织与服务已成为图情领域的研究热点。因此,开展科技文献综述自动生成模型研究具有重要意义。[方法/过程]文章中,综述的自动构建分为两步:首先基于语步理论对输入文本的句子按语步类别进行识别与抽取,然后以各类语步的句子集为输入通过生成模型进行综述生成。研究分别基于SciBERT深度学习模型和Transformer网络构建了语步识别模型和综述文本生成模型。[结果/结论]语步抽取模型整体识别效果评价F1值达到87.12%,生成模型的生成效果与TextRank模型和BiLSTM模型相比在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L三项评价指标上分别提高了4.5%、2.9%和3.3%。研究完成了科研文献综述自动生成任务的整体模型构建与实现。

分类号： G434%G353.1

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