本文選題：被引片段 + 科技摘要��； 參考：《現(xiàn)代情報》2017年09期

【摘要】：[目的 /意義]基于被引片段識別的科技文摘生成是文獻計量學、信息檢索和自然語言處理等領域共同關注的研究問題。通過梳理相關成果,可為后續(xù)研究提供借鑒。[方法 /過程]本文首先介紹被引片段概念,進而從被引片段識別與分類、文摘生成與評價等步驟對相關研究進行綜述。[結果 /結論 ]當前被引片段識別總體上可以分為機器學習和檢索兩類,分面判定還存在標準不一致的問題,摘要生成與評估方法相關研究較欠缺。
[Abstract]:Objective / significance: abstract generation based on citation segment recognition is a common concern in bibliometrics, information retrieval and natural language processing. Through combing the related results, we can provide reference for the follow-up research. [method / process] this paper first introduces the concept of citation fragment, and then summarizes the related research from the steps of citation fragment recognition and classification, abstract generation and evaluation. [results / conclusion] at present, citation segment recognition can be divided into two categories: machine learning and retrieval. There is still a problem of inconsistent standards in divisional decision, and the research on summary generation and evaluation method is deficient.
【作者單位】： 武漢大學信息資源研究中心;湖北工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目“科研團隊動態(tài)演化規(guī)律研究”(項目編號:71273196)
【分類號】：G353.1

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本文編號：1999500