基于论文摘要及引用信息的领域研究热点发现

发布时间：2017-12-24 11:29

  本文关键词：基于论文摘要及引用信息的领域研究热点发现　出处：《哈尔滨工业大学》2012年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：在信息呈现爆炸式快速增长的互联网信息时代,要想从这些海量的信息中,去除冗余信息,挑选出自己真正需要的,并不是一件非常容易的事情。同样,对于从事科学活动的研究者来说,情况也是类似的。研究者经常需要了解自己所研究领域的研究热点的发展变化趋势；并且,有时甚至需要研究者能够快速地了解并进入一个新的研究领域。阅读相关领域的海量的论文,并从中获取该领域的研究热点显然是一个相当痛苦的过程。如果通过领域内的论文集,能自动发现领域的研究热点,肯定对需要了解相关信息的研究者有很大的帮助作用。基于此目的,本文研究了基于论文摘要及引用信息的领域研究热点发现的相关问题。本文的主要工作如下： 第一、利用论文间的引用关系及作者、发表时间等论文本身的基本信息,本文抽取了被其他ACL论文引用次数不少于20次的,876篇ACL论文的摘要文本及引用信息文本,构建了论文摘要语料库及论文引用信息语料库。 第二、本文提出了一种基于论文摘要及引用信息的领域研究热点发现策略,对语料库中的文本执行了热点发现过程中的一系列关键操作,首先过滤掉其中的对发现热点无贡献的噪声停用词,用一种改进的TF方法选取那些能充分代表该文本内容的特征词；将这些特征词向量化并赋予权值,以数学的语言对该文本进行重新描述；之后对文本执行一种融合了AP算法与K均值算法的聚类操作,每个类簇都是对该论文的部分研究内容的一个概括。 第三、从聚类的结果的每一个类簇中,提取最能代表该类簇的句子,将这些句子整合生成对该论文的一个更全面的总结,从该总结中发现该论文的研究话题焦点；将发现的论文集中的论文的研究话题焦点汇总,并利用论文的发表时间信息,发现该领域的研究热点；结果显示这种策略发现的领域研究热点基本体现了该特定领域的本质特点,证明这种策略是有效的。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

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本文编号：1328211