【摘 要】
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随着计算机技术的进步,语义引文逐渐从依赖手工分析的理论走向自动化处理的实践,并显现出改变学术发现与评价方式的可能。Semantic Scholar和Scite两个平台在生产环境中建立了相关实践,并应用于学术发现增强、评价指标拓展等场景。它们在语义引文建立过程中呈现出通用的技术步骤,但是在核心环节分别采用了监督分类方法、神经多任务分类框架、深度学习方法等不同路线。推动语义引文的发展和应用,需要关注这
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随着计算机技术的进步,语义引文逐渐从依赖手工分析的理论走向自动化处理的实践,并显现出改变学术发现与评价方式的可能。Semantic Scholar和Scite两个平台在生产环境中建立了相关实践,并应用于学术发现增强、评价指标拓展等场景。它们在语义引文建立过程中呈现出通用的技术步骤,但是在核心环节分别采用了监督分类方法、神经多任务分类框架、深度学习方法等不同路线。推动语义引文的发展和应用,需要关注这些实践和相关研究进展在语义引文方法的选择、类别数量的控制、交叉研究的加强、规模化数据样本集的建设、学术开放水平的提升、现阶段语义引文的应用推广等方面的启示。
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受全球气候变化影响，台风风暴潮造成的损失显著增加，准确构建高效、合理的损失评估模型对海洋灾害防灾减灾工程具有重大现实意义。使用4组指标构建台风风暴潮指标体系，并通过主成分分析筛选出输入因子。采用麻雀搜索算法优化支持向量机模型对台风风暴潮损失分级和直接经济损失进行评估，与其他优化算法进行比较分析，发现该模型具有更好的预测精确性。对指标体系中的4组指标分别进行评估，得出指标的有效性大小为危险性指标＞气
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