基于深度学习的科技论文引用关系分类模型

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[目的/意义]提出HABCM模型,方便科研人员进行论文构思与写作。[方法/过程]首先,基于段落层级结构,分别在词级和句级使用双向GRU对写作需求和参考文献进行语义建模;其次,使用Attention对语义贡献度大的词向量和句向量加权;最后,用先拼接后提取特征的方法计算文本对的相似度,并输出引用关系类别。[结果/结论]该算法在ACL ARC数据集上获得了74.96%的F1值和78.38%的准确率,高于4个对比实验中的模型;证明了“摘要和引言”结构对参考文献主题内容最具代表性。
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