Syfte: Denna studie syftar till att bygga en automatisk undersökning generation verktyg, som heter CitationAS, baserat på citering innehåll som representeras av uppsättningen citerade meningar i de ursprungliga artiklarna. Design/metodologi/approach: För det första tillämpar vi LDA för att analysera ämnesfördelning av citeringsinnehåll. För det andra använder vi i CitationAS bisecting K-means, Lingo och STC för att samla in citeringsinnehåll. Därefter används Word2Vec, WordNet och kombination av dem för att generera klusteretiketter. Därefter anlitar vi TF-IDF, MMR, samt överväger positionsinformation, för att extrahera viktiga meningar, som används för att generera undersökningar. Slutligen antar vi en manuell utvärdering av de undersökningar som genereras. I experiment väljer vi 20 högfrekvensfraser som sökord. Resultaten visar att Lingo-Word2Vec, STC-WordNet och bisecting K-means-Word2Vec har bättre klustereffekter. I fem poängs utvärderingssystem ligger undersökningskvalitetspoängen som erhålls genom utformning av metoder nära 3, vilket tyder på att undersökningarna ligger inom godtagbara gränser. När man överväger uppgifter om straffplats kommer undersökningens kvalitet att förbättras. Kombination av Lingo, Word2Vec, TF-IDF eller MMR kan få högre undersökningskvalitet. Den manuella utvärderingsmetoden kan ha en viss subjektivitet. Vi använder en enkel linjär funktion för att kombinera Word2Vec och WordNet som kanske inte tar fram sina styrkor. De framtagna undersökningarna kanske inte innehåller någon nyskapad kunskap om vissa artiklar som kan koncentrera sig på meningar utan hänvisning.
CitationAS REF genererar automatiskt enkätpapper med hjälp av citeringsinnehåll för den medicinska domänen.
CitationAS: A Tool of Automatic Survey Generation Based on Citation Content
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Data and Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}