【摘 要】
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[目的/意义]学术文献的摘要由目的、方法、结果等结构组成,这些结构具有特定的功能.目前,针对摘要功能结构识别的研究不多,且存在识别效率不高的问题,本文引入双向循环神经网
【机 构】
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北京语言大学语言智能研究院,北京100083;中北大学软件学院,山西太原030051;中北大学软件学院,山西太原030051
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[目的/意义]学术文献的摘要由目的、方法、结果等结构组成,这些结构具有特定的功能.目前,针对摘要功能结构识别的研究不多,且存在识别效率不高的问题,本文引入双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,BiRNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)、BiLSTM-CRF、BERT等深度学习模型,对1232篇情报类期刊论文进行摘要结构功能识别研究.[方法/过程]引入5折交叉验证法进行多次实验,以避免一次实验的偶然性;实验结果用“均值±标准差”形式表示,同时考虑模型的平均性能和稳定性;实验结果用F1值进行评价.[结果/结论]与BiRNN、BiLSTM、BiLSTM-CRF等模型相比,BERT模型具有最高的均值和最低的标准差,这表明该模型不仅具有最优的结构功能识别能力,而且性能稳定,该模型特别适用于摘要结构功能识别任务.[局限/创新]本文采用的实验语料规模较小且为人工标注,这限制了识别效率的提升.
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