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| 效用视角下核心引文识别方法初探北大核心 | |
| 引用本文： | 李凌张若楠崔佳楠李鑫鑫.效用视角下核心引文识别方法初探北大核心[J].大学图书馆学报,2023(6):98-106. |
| 作者姓名： | 李凌张若楠崔佳楠李鑫鑫 |
| 作者单位： | 1.西安交通大学图书馆710049; |
| 基金项目： | 高校图书馆数字资源采购联盟(DRAA)课题“效用视角下核心引文识别与数字资源评估”(课题编号:2023DRAA03)；西安交通大学基本科研业务费专项科研项目(人文社科类)“西安交通大学医学部学科及人才竞争情报分析研究”(课题编号:SK2018012)的研究成果之一。 |
| 摘 要： | 基于引用频次开展的引文分析忽略了引文对施引文献的效用差异,依此展开资源评估、学术影响力判断难免受到“无效”引用干扰。为排除“无效”引文,提升测度及评价数据质量,文章从引文效用的角度,选择引文属性、功能、对象、情感等典型特征,建立引文标注框架。测试逻辑回归与支持向量机等方式对引文自动分类的效果,择优构建“效用视角下核心引文识别模型”。其中,为探索自动化分类方式,在数据标注阶段,除人工标引,还使用大规模预训练语言模型的对话系统ChatGPT进行自动分类标注,并进行建模效果测试,以期为引文自动分类方法及应用实践提供新思路。 |
| 关 键 词： | 引文效用 引文内容分析 引文标注框架 支持向量机 引文自动分类 ChatGPT |
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