利用小样本量机器学习实现学术文摘结构的自动识别

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摘要：【目的】通过在小样本量下基于机器学习算法实现文摘语句的自动分类，以此实现学术文摘结构的自动识别。【方法】设计多种学术文摘的文本表示特征，利用自然语言处理技术实现特征的自动提取，以此指导朴素贝叶斯、支持向量机模型进行训练，并利用训练模型自动识别文摘结构。【结果】实验证明该方法较之于同类方法能够在较少训练语料下实现较好的识别准确率。【局限】由于文摘中“方法”类别语句缺乏固定的类别特征词与核心动词，导致算法对该类别语句识别准确率较低。【结论】所提方法是一种小样本量情况下行之有效的学术文摘结构自动识别方法。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93371X/201407/662104517.html

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关键词：机器学习 学术文摘 小样本 样本量 机器学习算法 学术文摘 结构识别 机器学习