引文分析是科技評價與管理領(lǐng)域的一個重要研究議題。引用內(nèi)容分析相較于傳統(tǒng)的只考察被引頻次的引文分析方法而言可以有效發(fā)現(xiàn)引用內(nèi)容中的語義關(guān)聯(lián)、情感傾向等有重要價值的引用信息,從而更加全面的判斷引文的引用價值。但引用內(nèi)容的情感分析不同于傳統(tǒng)文本（如微博文本）的情感分類,引用內(nèi)容中表達的情感大多為隱含的,這使得引用內(nèi)容情感（尤其是負(fù)面情感）自動識別的準(zhǔn)確率較低。隨著引用內(nèi)容分析研究的深入,結(jié)合引用內(nèi)容生成單篇論文的科學(xué)摘要也逐漸受到研究者們的關(guān)注,其可從被引文獻的應(yīng)用角度闡明被引文獻在科學(xué)社區(qū)中的貢獻。但是,當(dāng)前的引文摘要研究沒有考察施引者的施引情感,使得生成的引文摘要帶有一定的片面性。本文對引用內(nèi)容的情感分類問題及基于施引情感的引文摘要生成問題進行了研究。通過捕捉施引者用以表達施引情感的話語模式,以提升引用內(nèi)容情感分類的性能。在引用內(nèi)容情感分類的基礎(chǔ)上生成考察施引情感的逐面引文摘要,從而更好地闡述被引文獻在科學(xué)社區(qū)中的貢獻和價值。具體研究內(nèi)容如下:（1）基于話語模式的引用內(nèi)容情感分類研究。從引用內(nèi)容的上下文語境中提取反映引用內(nèi)容語義和結(jié)構(gòu)特性的特征,將具有邏輯關(guān)系的特征進行組合以提取引用片段... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－］技術(shù)路線圖??法，引入基于話語模式的組合特征、否定范圍特征以及條件隨機場模型，以提高引用內(nèi)??容情感分類的性能

前兩個及后一個句子）。語料集對文本片段中的每個句子??和整個文本片段都進行了標(biāo)注：根據(jù)是否有助于其所在的引用片段（ｃｉｔａｔｉｏｎ?ｃｏｎｔｅｘｔ）的??情感判斷，每個句子都會被標(biāo)記為“１”或“０”?；整個文本片段也會伴隨出現(xiàn)兩個標(biāo)??簽：①目的標(biāo)簽，１－Ｃｒｉｔｉｃｉｚｉｎｇ，?２－Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ，３－Ｕｓｅ，４－Ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｔｉｎｇ，５－Ｂａｓｉｓ?和?６－??Ｎｅｕｔｒａｌ；②極性標(biāo)簽：１－ｎｅｕｔｒａｌ，?２－ｐｏｓｉｔｉｖｅ和３－ｎｅｇａｔｉｖｅ，部分?jǐn)?shù)據(jù)集示例見圖３－２：??１?ｃｉＴｉｎｇ＿ｉｄ?ｃｉｔｉｅｄ＿ｉｄ?ｙｅａｒ?ｓｅｎｔｃｉＫｅｓ?ｖｖｉｔｈ?ｌａｂｅｌｓ?ｐｉｕｐｏｓｅ＿ｌａｂｅｌ?ｐｏｌａｉｉｔｙ＿ｌａｂｅｌ??２?Ｐ９６－１０４１?Ａ８８－１０１９?１９９６?Ｉｎ?ａｄｄｉｔｉｃ?０?Ｓｍｏｏｔｈｉｒ?１?Ａ?ｌａｎｇｕａｃ?０?Ｌａｎｇｕａｇｅ?０?６?１??３?Ａ９４－１０２２?Ｃ８８－２１２１?１９９４?ｗｈｉｃｈ?ｃａｒ?０?Ｃｏｎｖｅｎｔｉ－?０?Ｈａｎｄｌｉｎｇ?０?Ｉｎ?ｏｕｒａｐ?１?２?３??４?Ｊ９５－１００１?Ｐ８９－１０１０?１９９５?Ｃｏｎｔｅｎｔ?＼?０?Ｏｎｅ?ｍｕｃ?０?Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎ?０?Ｄｅｔｅｒｍｉｎ?１?５?２??５?ＣＯＯ－２１４８?Ｊ８８－２００３?２０００?Ｂｙ?ｕｓｉｎｇ?＇?０?Ｗｅ?ｄｅｃｏ?１?ｈｆｉｔｉａｌ?ｔｒｅｅ?０?Ｆｏｒ?ｅｘａｍ?０?４?２??圖３－２部分原始數(shù)據(jù)集示例??在該數(shù)據(jù)集標(biāo)注規(guī)則的基礎(chǔ)上，結(jié)合ｊｕｎ?Ｘｕ［３５］提出的極性標(biāo)注方案，本研究制定了??如下極性標(biāo)注規(guī)則：①若引用內(nèi)容中明確表達

ｓａｍｂｉｇｕａｔｉ?０?＜ＲＥＦ＞Ａｓ?ＣｈｆＴｌＥｓｔｉｍａｔｅｓ?ｆｒｏ?０?Ｆｏｒ?ｅｘａｍｐｌｅ．?０?１２??７?Ｊ９７－１００５?Ｊ８６－３００１?１９９７?Ｓｉｔｅ?ｂｅｆｏｒｅ?ａｆ〇｜ＮＡ?ｔ?ＮＡ?ｆ?ｊｏｌｕｎｌｉｋｅ?ｔｈｅ?ｃｕ５ｊＣｕｅ－ｐｒｏｓｏｄ／ｃｒ］〇?０??８?Ｊ９７－１００５?Ｊ８６－３００１?１９９７?Ｗｅ?ｃｏｎｃｌｕｄｅｉ￣０；２１?ＣｈａｒａｃｔｅｒｉＬＤＪＴｈｅ?ｌｉｎａｕｉｓｔｉｃｆｏｌｒｈｅ?ｈｉｅｒａｒｃｈｉｉｊＯｌ?０?０??圖３－３文本片段選取及刪除示例??ｂ）由于原始數(shù)據(jù)集中的句子內(nèi)容是棰于正則表達式獲取的，不可避免的會獲取到??＋符合句法結(jié)構(gòu)（比如句中無動詞）或與原文不符的句子，本研究對這樣的文本片段做??進一步的剔除，最終獲得１２６０個帶有極性標(biāo)簽的文本片段并將其用于活續(xù)的數(shù)據(jù)處理??和分類實驗。??（２）參名文獻標(biāo)識預(yù)處理??在撰寫學(xué)術(shù)論文時，作者經(jīng)常會用一些特殊的格式來表示對參考文獻的引用（比??如，通常會用小括號對參考文獻進行表示），而這些內(nèi)容并不是句子的成分，若不對其??進行處理，將會對下一步實驗造成消極的影響。此預(yù)處理工作希望消除這些特殊的參考??文獻標(biāo)識對分類效果可能造成的不良影響。具體處理步驟描述如下：??Ｓｔｅｐ?１：簡化參考文獻標(biāo)識。＜ＴＲＥＦ＞…＜ＴＲＥＦ＞?—＜ＴＲＥＦ＞；?＜ＲＥＦ＞．．．＜ＲＥＦ＞?—??＜ＲＥＦ＞；?（ＴＲＥＦ：?Ｈ標(biāo)參考文獻；ＲＥＦ：其他參考文獻）??Ｓｔｅｐ?２：對ｊ：？多個參考文獻＋小Ｕ丨連續(xù)出觀的情況，統(tǒng)一給出兩種標(biāo)識：①若連續(xù)出??現(xiàn)的參考標(biāo)ｉ只中有＜ＴＲＥＦ＞，則連續(xù)出現(xiàn)的參七標(biāo)識統(tǒng)…替換為＜ＧＴＲ

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于引文的英文文檔文摘自動生成方法研究[D]. 任瀟雨.西安電子科技大學(xué) 2014
[2]基于隱馬爾科夫模型詞性標(biāo)注的研究[D]. 牛秀萍.太原理工大學(xué) 2013
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本文編號：3485492