【摘 要】
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大数据时代,学术文本的发表速度愈来愈快,学术资源数据量爆炸性增长,因此越来越多的研究者从不同的角度对学术文本进行语义挖掘,以尝试解决目前的信息过载问题。而目前例如信息检索、引文分析等领域的研究,其并没有充分利用学术文本的结构信息,很少将篇章结构信息中纳入到学术文本语义挖掘中。而论证区间选取“论证”的角度去探究学术文本的结构性质和内容信息的关系,非常适合解决目前存在的一些问题。为改善当前学术文本挖掘
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大数据时代,学术文本的发表速度愈来愈快,学术资源数据量爆炸性增长,因此越来越多的研究者从不同的角度对学术文本进行语义挖掘,以尝试解决目前的信息过载问题。而目前例如信息检索、引文分析等领域的研究,其并没有充分利用学术文本的结构信息,很少将篇章结构信息中纳入到学术文本语义挖掘中。而论证区间选取“论证”的角度去探究学术文本的结构性质和内容信息的关系,非常适合解决目前存在的一些问题。为改善当前学术文本挖掘研究缺乏对篇章结构信息的有效利用,同时进一步探索如何更好地解决信息过载问题,本文利用论证区间的理论体系,尝试使用多种深度学习技术和方法,将其应用到学术文本的导航生成任务。具体来说,本任务共划分为两个步骤——论证区间分类识别和论证区间导航生成。针对论证区间分类识别任务,本文提出一种基于层次注意力机制的论证区间识别模型,并和传统的SVM模型以及LSTM模型进行实验对比,最后本文提出的模型取得了最好的效果,其F1值达到了0.90。而针对论证区间导航生成任务,本文基于预训练模型BERT提出不同的抽取式和理解式模型,并与传统的Text Rank算法进行实验对比,使用ROUGE指标进行评估,最后使用Transformer作为分类层的抽取式模型取得最好的结果,其ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGEL值分别达到了41.30、18.36和31.35,而使用Encoder-Decoder框架的理解式模型ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L值分别为40.70、18.07和28.35,也表现出了一定的潜力。同时,本文对学术文本论证区间导航阅读系统进行原型设计,更好地展示本研究的实际应用价值。
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