学术文献中数据使用的自动识别--以计算机科学为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 0 引言 | 第9-23页 |
| 0.1 研究背景和研究意义 | 第9-12页 |
| 0.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 0.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 0.1.3 小结 | 第12页 |
| 0.2 国内外相关研究 | 第12-19页 |
| 0.2.1 数据使用现状 | 第12-14页 |
| 0.2.2 数据使用识别 | 第14-16页 |
| 0.2.3 数据使用分析 | 第16-17页 |
| 0.2.4 本文切入点 | 第17-19页 |
| 0.3 研究思路及方法 | 第19-20页 |
| 0.3.1 研究思路 | 第19页 |
| 0.3.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 0.4 研究内容和研究创新 | 第20-21页 |
| 0.4.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 0.4.2 研究创新 | 第21页 |
| 0.5 论文体系结构 | 第21-23页 |
| 1 相关技术基础 | 第23-26页 |
| 1.1 传统的信息抽取 | 第23-24页 |
| 1.2 开放式信息抽取 | 第24-26页 |
| 2 数据使用识别方法 | 第26-36页 |
| 2.1 方法框架 | 第26-27页 |
| 2.2 数据使用陈述抽取 | 第27-30页 |
| 2.2.1 问题定义 | 第27-28页 |
| 2.2.2 方法描述 | 第28-30页 |
| 2.3 领域内公共数据集集合构建 | 第30-33页 |
| 2.3.1 问题定义 | 第30-32页 |
| 2.3.2 方法描述 | 第32-33页 |
| 2.4 数据使用识别 | 第33-36页 |
| 2.4.1 问题定义 | 第33-34页 |
| 2.4.2 方法描述 | 第34-36页 |
| 3 实验与结果分析 | 第36-54页 |
| 3.1 数据来源与预处理 | 第36-37页 |
| 3.2 实验设置 | 第37-40页 |
| 3.2.1 数据使用陈述抽取 | 第37-38页 |
| 3.2.2 领域内公共数据集集合构建 | 第38-40页 |
| 3.2.3 数据使用识别 | 第40页 |
| 3.3 评价方法与评价指标 | 第40-44页 |
| 3.3.1 文章层面数据使用识别性能 | 第40-43页 |
| 3.3.2 数据对象层面数据使用识别性能 | 第43-44页 |
| 3.4 结果分析 | 第44-51页 |
| 3.4.1 文章层面数据使用识别性能 | 第45-50页 |
| 3.4.2 数据对象层面数据使用识别性能 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-54页 |
| 4 应用举例——模式识别领域中的数据使用分析 | 第54-64页 |
| 4.1 重用追踪与数据使用概况 | 第54-56页 |
| 4.2 数据使用主体分析 | 第56-59页 |
| 4.3 数据重用对象分析 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 总结及展望 | 第64-67页 |
| 5.1 研究总结 | 第64页 |
| 5.2 研究局限 | 第64-65页 |
| 5.3 研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士期间所获得科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
