学术文本的结构功能识别——在学术搜索中的应用

在学术大数据环境下,学术文本挖掘研究向细粒度和语义化方向发展。学术文本的结构功能是对学术文本正文的结构及章节功能的概括。为探讨结构功能在学术搜索中的作用,本文将学术文本看作是个结构功能域的集合,使用域加权语言模型对学术文本结构功能进行加权,并以一般语言模型为基准,在INEX04数据上进行了文档级检索实验。实验结果表明本文所提出的模型取得了较大的提升,尤其在P@5上的相对提升达到13.93%。根据模型中各个结构功能域的权重参数分析可以得知,引言功能作用最大,相关研究、方法的作用次之,实验及结论的作用最小。本文的实验也证明了学术文本的结构功能在学术搜索中的应用价值。