基于深度学习的学术文本段落结构功能识别研究
【出 处】:
【作 者】:王倩 曾金 刘家伟 戚越
【摘 要】【目的/意义】在学术大数据的应用背景下,对学术文本更加细粒度、语义化的分析挖掘日益迫切,学术文本结构功能识别成为科研领域的一个研究热点。【方法/过程】本文从段落的层次来识别章节结构功能,提出利用结合卷积神经网络和循环神经网络的特征对学术文本段落进行表达,然后进行分类。【结果/结论】文本提出的深度学习方法在整体分类结果上优于传统的机器学习方法,同时极大的减少了传统特征工程的人力需求。
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