【摘 要】
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科技项目后评估对项目的完成质量与效益进行评判,是科技管理全流程中的核心环节.现有科技项目后评估研究更多的是关注如何构建评估体系和量化评价指标,鲜有基于内容来探讨项目与成果的相关性.本文使用科技报告作为科技项目的补充信息,构建基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)架构的相似度计算模型,通过文本语义匹配程度对科技项目-成果文献的相关性评估进行探索.研究结果表明,构建的融合模型可以有效地评估科技项目-成果文献的相关性.此外,
【机 构】
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南京大学信息管理学院,南京 210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室,南京 210023;江苏省科学技术情报研究所,南京 210042
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科技项目后评估对项目的完成质量与效益进行评判,是科技管理全流程中的核心环节.现有科技项目后评估研究更多的是关注如何构建评估体系和量化评价指标,鲜有基于内容来探讨项目与成果的相关性.本文使用科技报告作为科技项目的补充信息,构建基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)架构的相似度计算模型,通过文本语义匹配程度对科技项目-成果文献的相关性评估进行探索.研究结果表明,构建的融合模型可以有效地评估科技项目-成果文献的相关性.此外,本文对项目-成果相关性较低的情况以及科技报告监管过程中存在的问题进行了分析,旨在建设优质科技资源,完善科技项目后评估体系,综合提升科技情报服务效率.
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