資料介紹
近年來(lái),科技論文發(fā)表數(shù)量與日俱增,科研人員需要閱讀文獻(xiàn)的數(shù)量也隨之迅速增長(zhǎng).如何快速而有效地閱讀一篇科技論文,逐漸成為一個(gè)重要的研究課題.另一方面,在閱讀科技論文時(shí),理解與其相關(guān)的重要參考文獻(xiàn)可幫助讀者更好地理解文章的內(nèi)容.然而,如何從眾多的參考文獻(xiàn)中快速找到最重要、最相關(guān)的幾篇,如何避免在閱讀過(guò)程中迷失在文檔的多維空間,仍是值得研究的問(wèn)題.為了解決上述問(wèn)題,提出了一個(gè)基于文本摘要和引用關(guān)系的可視輔助文獻(xiàn)閱讀系統(tǒng).該系統(tǒng)利用一種基于閱讀目的的文本摘要技術(shù)提取出論文中重要的句子,并采用多尺度的可視化方式進(jìn)行展示:使用LDA(latent dirichlet allocation)話題模型抽取參考文獻(xiàn)的核心話題;記錄用戶的閱讀行為用于提示其閱讀上下文,以保證用戶關(guān)注點(diǎn)不發(fā)生迷失.同時(shí),在一個(gè)具體的案例場(chǎng)景中詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的使用方法,并進(jìn)行了用戶研究以驗(yàn)證系統(tǒng)的可用性.
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