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以科技论文摘要句子为研究对象，提出一种两阶段的细粒度句子分类方法，通过结合摘要内各个句子的位置、关键词和上下文信息，选择部分易于分辨语境类型的句子，将其作为种子样本训练获得分类模型。利用机器学习的方法对摘要句子的背景知识、论文主题、研究方法和实验结果进行自动分类。实验结果表明，该方法中的F度量值比其他细粒度分类方法平均高3％～5％。