申请/专利权人：中山大学

申请日：2020-04-20

公开（公告）日：2023-06-16

公开（公告）号：CN111597793B

主分类号：G06F40/211

分类号：G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06F40/253

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.16#授权;2020.09.22#实质审查的生效;2020.08.28#公开

摘要：本发明提供基于SAO‑ADV结构的论文创新性的测度方法，包括：构建待评价对比的论文背景库；去除论文背景库及待评价论文中引言性或介绍性的句子，对剩余文本进行分词处理并进行词性标注和句法分析，提取出论文背景库和待评价论文的SAO‑ADV结构；构建Word2Vec语义相似度模型；采用语义相似度模型计算每一个构成SAO‑ADV结构的内部短语的创新度，得到SAO‑ADV结构以及待评价论文的创新度，完成论文创新性的测度。本发明提供的基于SAO‑ADV结构的论文创新性的测度方法，采用了改进的SAO‑ADV模型完整地提取论文内容，将论文的主题词用语法结构完整串联起来，使评价结果更加全面；同时利用语义相似度模型，能够直接地评价论文内容，不用借助外界计量指标例如引文来评价，更能反映论文内容的质量。

主权项：1.基于SAO-ADV结构的论文创新性的测度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据所需评价的论文和学科主题在数据源平台上选择该学科主题的所有文献并进行筛选，得到待评价对比的论文背景库；S2：去除论文背景库及待评价论文中引言性或介绍性的句子，对剩余文本进行分词处理并进行词性标注，并对句子的结果特征进行句法分析，提取出论文背景库和待评价论文的SAO-ADV结构；S3：构建Word2Vec语义相似度模型；S4：采用语义相似度模型计算每一个构成SAO-ADV结构的内部短语的创新度，从而得到SAO-ADV结构以及待评价论文的创新度，完成论文创新性的测度；短语P的创新度Innovation如公式1所示： 其中，w_oi为其他论文文本集O中的SAO-ADV结构中的单词，maxSimwi,w_oi为短语P与其他论文SAO-ADV结构中的短语的相似度最高的单词对的相似度，num为短语内词汇数量，min为与短语P计算得到的创新度中最低的那个值；公式1将一个短语作为一个整体，该短语的单词作为部分，短语与短语之间进行相似度计算，两个短语之间的对应单词的相似度的平均数即为短语与短语之间的相似度；整个SAO-ADV结构S的创新度则如公式2所示： 其中，num为S的短语数量；公式2将构成SAO-ADV结构的短语的创新度的平均数作为结构的创新度；整篇学术论文A的创新度如公式3所示： 其中，num为学术论文A中SAO-ADV结构的数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 基于SAO-ADV结构的论文创新性的测度方法

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