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当前,以ChatGPT为代表的人工智能技术飞速发展,文本挖掘平台的功能优化加快有关内容挖掘的学术论文影响力研究进程,全面梳理基于内容挖掘的学术论文影响力测度的研究现状和进展迫在眉睫。通过梳理国内外利用内容挖掘方法测度学术论文影响力的研究,提出从学术、社会和技术3个维度阐述学术论文影响力的内涵。在其基础上,以时间为轴线,重点论述“学术论文影响什么、怎么影响,以及影响程度如何”的相关内容,深入阐述借助内容挖掘技术的学术论文影响力测度指标和方法。目前,基于内容挖掘的学术论文影响力测度还需利用以ChatGPT为代表的文本挖掘平台和数智技术进一步挖掘相关语义特征,深入探究引文背后的影响机制及理论,尝试从学术、社会和技术等维度,词语、句子、篇章等粒度深入文本内容,综合测度论文影响力。 相似文献
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复杂信息环境下,情报数据更多源,结构更复杂,规模更庞大,如何从多源数据中及时甄别出有情报价值的信息是当前亟待解决的问题。文章深入分析了复杂信息环境给多源数据情报价值发现提出的新要求。在此基础上,提出了多源数据情报价值发现模型。首先,构建动态的多源数据空间;其次,从多源数据外部基础特征、内容语义特征以及用户情报需求特征3个维度分别提出了情报价值发现的设计方案。复杂信息环境下,多源数据的情报价值发现需要快速感知、细粒度挖掘、精细化研判和智能化分析。需要时刻关注用户的情报需求,并结合深度学习等技术实现多源数据情报价值发现的高效化、精准化和智能化发展。 相似文献
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