Forskning är ett ständigt fenomen. Det är rekursivt i naturen. Varje forskning bygger på tidigare forskningsresultat. Ett allmänt synsätt vid genomgången av litteraturen för ett problem är att kategorisera tidigare arbeten för samma problem som positiva och negativa citeringar. I den här artikeln föreslår vi en ny automatiserad teknik som klassificerar om ett tidigare verk citeras som känslopositivt eller känslonegativt. Vårt tillvägagångssätt tog först bort den del av den citerade texten från att citera papper. Med hjälp av ett känslolexikon klassificerar vi citeringen som positiv eller negativ genom att välja ett fönster på högst fem (5) meningar runt den citerade platsen (corpus). Vi har använt Naïve-Bayes Classifier för känsloanalys. Algoritmen utvärderas på en manuellt kommenterad och klassmärkt samling av 150 forskningsrapporter från datavetenskapens domän. Våra preliminära resultat visar en noggrannhet på 80%. Vi hävdar att vårt förhållningssätt kan generaliseras till klassificering av vetenskapliga forskningsrapporter inom olika discipliner. Citerings- och medciteringsanalys. Dokumentklassificering, Sentimentanalys. Forskning är ett ständigt fenomen. Det är rekursivt i naturen. Varje forskning bygger på tidigare forskningsresultat. Ett allmänt synsätt vid genomgången av litteraturen för ett problem är att kategorisera tidigare arbeten för samma problem som positiva och negativa citeringar. Tanguy (2009) hävdar att klassificeringssystemet med flera kategorier behövs för humaniora och samhällsvetenskap (HSS). Författaren hävdar att de negativa citeringar är mindre än 10% i HSS, men för vetenskaplig forskning är dessa inte mycket sällsynta. Vetenskaplig forskning ger kvantitativa resultat och därmed är kritik och motbevisning livskraftig jämfört med kvalitativa resultat inom HSS-forskningen. Med hjälp av CRC kan forskare enkelt klassificera typ av läsmaterial, tillsammans med andra forskares synvinkel i att citera samma uppsats. CRC kommer att hjälpa forskaren att samla in information i mycket snabbare takt än konventionella metoder för att manuellt söka upp och klassificera forskningsrapporter. De kan leta upp den typ (Klass) av läsmaterial som krävs nämligen positiv eller negativ, vilket minimerar tiden för att hitta relevant forskning för ett ämne av intresse. Målet med CRC är att användas som en resurs för att bistå forskare forskare.
Butt et al REF klassificerade insamlingen av citerade dokument i två klasser såsom känslopositiva och känslonegativa.
Classification of Research Citations (CRC)
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}