推薦參考文獻元數據挖掘的幾篇論文

• 挖取元數據的幾種方式

挖取元數據的幾種方式

現階段主要的參考文獻的元數據挖掘主要有三個大的方向：

基于規則 通過人為觀察的參考文獻的特點進行規則的編寫，優點是便于編寫、簡單清晰、不需要標記好的數據。缺點是準確率不是很高、規則寫多了容易沖突。我主要看了這篇文章使用了分層的思想，達到了不錯的效果。

基于模板為每一種格式的參考類型，形成一個模板，挖掘元數據時主要的工作就是進行模板的匹配。由于參考文獻的格式太多，無法很好形成一個完整的模板庫，有一定的缺陷。有興趣的可以看看這篇文章

機器學習方式是現在參考文獻挖掘準確率最好，泛化能力最好的方法。缺點就是需要大量的人工標記的數據才能達到讓人滿意的準確率。文中使用Bi-LSTM + CRF模型進行參考文獻的元數據的挖掘，得到了較好的結果。

文中所介紹的方法有興趣的同學可以去復現一下，效果基本上都能達到90%以上，能夠基本上解決參考文獻元數據挖掘的問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的推荐参考文献元数据挖掘的几篇论文的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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