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中文科技论文标题自动生成系统的设计与实现 被引量：4
1
作者 王宇飞 张智雄 +2 位作者 赵旸 张梦婷 李雪思 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第2期61-71,共11页
【目的】设计中文科技论文标题自动生成系统,根据科技论文摘要自动生成论文标题,辅助研究人员进行科技论文标题的写作。【方法】重点解决系统构建过程中涉及的三个关键问题:基于中国科学引文数据库构建大规模训练数据集,为系统提供数据... 【目的】设计中文科技论文标题自动生成系统,根据科技论文摘要自动生成论文标题,辅助研究人员进行科技论文标题的写作。【方法】重点解决系统构建过程中涉及的三个关键问题:基于中国科学引文数据库构建大规模训练数据集,为系统提供数据支撑;基于BERT-UniLM构建标题生成模型,以取得较好的生成效果;基于HTTP设计应用程序接口,以实现系统的开放调用。【结果】初步实现了中文科技论文标题自动生成系统,能够生成较为恰当地反映论文内容的标题。【局限】BERT模型具有最大输入长度限制,对于输入超过长度限制的摘要会自动截断,因此较长摘要的标题生成效果可能会受到影响。【结论】重点从数据、模型、开放调用三个方面设计和实现了中文科技论文标题自动生成系统,为科研人员及文献服务机构提供便捷易用工具,并为其他科技文本进行标题自动生成提供了一种实践路径。 展开更多
关键词 标题自动生成系统 中文科技论文摘要 文本生成任务 bert-unilm
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基于科技论文中未来工作句集的学术创新构想话题自动生成方法研究 被引量：11
2
作者 宋若璇 钱力 杜宇 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第5期10-20,共11页
【目的】以科技论文中未来工作句集为入手点,研究学术创新构想话题自动生成方法,加速创新问题求解。【方法】首先采用规则匹配与BERT相结合的方法从论文全文中抽取未来工作句集;然后通过相关领域论文集进行关联知识扩展计算,发现与未来... 【目的】以科技论文中未来工作句集为入手点,研究学术创新构想话题自动生成方法,加速创新问题求解。【方法】首先采用规则匹配与BERT相结合的方法从论文全文中抽取未来工作句集;然后通过相关领域论文集进行关联知识扩展计算,发现与未来研究方向相关的关键词、论文等,共同形成创新提要;再利用基于UniLM的文本生成模型自动生成创新构想话题。【结果】经实证验证和专家评估,生成结果的整体创新性平均分为6.04分,整体兴趣度平均分为6.01分,呈正向评价。【局限】基于UniLM的创新构想话题生成模型未嵌入先验语义知识以及没有使用大规模数据实验,生成创新构想话题通顺性及创新性还存在不足。【结论】所提方法探索了学术创新构想话题自动生成的目标,为拓宽科技创新路径提供了新思路。 展开更多
关键词 创新构想话题 未来工作 人工智能 文本生成 BERT UniLM
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