Klassificering av citeringar i kategorier som användning, motbevisning, jämförelse etc. kan ha flera relevanta tillämpningar för digitala bibliotek som t.ex. surfhjälpmedel, läsrekommendationer, kvalificerad citeringsindexering eller beräkning av finkornig påverkansfaktor. De flesta citeringsklassificeringsmetoder som hittills beskrivits är i hög grad beroende av regelsystem och mönster som är anpassade till specifika vetenskapsområden. Vi fokuserar på en mindre manuell strategi genom att lära sig domäninkänsliga funktioner från textmässiga, fysiska och syntaktiska aspekter. Våra experiment visar effektiviteten av denna funktionsuppsättning med olika maskininlärningsalgoritmer på datauppsättningar av olika storlekar. Dessutom bygger vi en ensemble-stil självträning klassifikation modell och få bättre klassifikation prestanda med endast ett fåtal träningsdata, vilket i stor utsträckning minskar manuell annotering arbete i denna uppgift.
REF fokuserade på ett mindre manuellt tillvägagångssätt genom att lära sig domänokänsliga funktioner från textrelaterade, fysiska och syntaktiska aspekter För att ta itu med oron för h-index föreslås olika alternativa åtgärder (Waltman och van Eck, 2012).
Ensemble-style Self-training on Citation Classification
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}