[发明专利]一种面向学术文献的知识推荐方法

摘要

本发明涉及一种面向学术文献的知识推荐的方法，属于语言文字处理技术。为寻求有效的研究方法来解决研究工作中的问题,研究人员需要阅读大量的文献，深入了解领域内的学术知识与相关技术，通过思考、分析和大量的实验与尝试，提出并验证自己的想法。对于缺乏经验的研究人员，这项工作的难度更大。本发明提出构建基于学术概念间关系规约化的矩阵分解模型，为学术任务或者问题推荐学术方法，作为研究工作的参考。在传统矩阵分解模型的基础上，结合同类学术概念间的关系作为规约化条件，构建基于学术任务或者方法概念间关系规约化的矩阵分解模型MF‑TRR与MF‑MRR。面向学术文献的知识推荐致力于为研究人员的工作带来灵感，减轻研究工作负担，提高科研成果产量。

主权项

一种面向学术文献的知识推荐方法，包括以下步骤：(1)对于一定数量的学术文献进行预处理，抽取文本的标题、摘要、引言和相关工作四个部分，并对文本进行词性标注，抽取其中的名词性短语，在文中进行标注；(2)应用基于条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型从文中抽取学术概念，再应用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)从抽取学术概念间的关系，并用人工整理的强规则进行修正；(3)计算同类学术概念间关系强度的大小；(4)构建基于学术概念间关系规约化的关系矩阵分解模型，求得低秩同维的学术任务特定矩阵和学术方法特定矩阵；(5)计算每个学术任务特定向量与所有学术方法向量的内积，并进行排序，据此为每个学术任务推荐前N个新的学术方法。