可視輔助科學(xué)文獻(xiàn)閱讀的研究及應(yīng)用.pdf

1、近年，科技論文發(fā)表數(shù)與日俱增，研究學(xué)者需要閱讀越來越多的文獻(xiàn)。怎樣快速有效地閱讀一篇科技論文逐漸成為一個(gè)重要的研究問題。而一篇科技論文通常是一項(xiàng)學(xué)術(shù)研究的結(jié)晶，其中涵蓋了許多了論點(diǎn)和發(fā)現(xiàn)。這使讀者很難在很短的時(shí)間內(nèi)獲取到一篇文章的核心論點(diǎn)。另一方面，在閱讀科技論文時(shí)，理解與其相關(guān)的重要參考文獻(xiàn)對于更好的理解文章內(nèi)容有很大的幫助。然而，一篇文章的引用網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。在引用網(wǎng)絡(luò)中尋找相關(guān)文獻(xiàn)很容易會讓人迷失在文獻(xiàn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中。由此，怎

2、樣從眾多的參考文獻(xiàn)中快速找到最重要最相關(guān)的幾篇，怎樣能在閱讀過程中不迷失在文檔的多維空間中也成為值得研究的問題。
　　本文利用文本可視分析的技術(shù)進(jìn)行科學(xué)文獻(xiàn)閱讀的研究。為了解決上述問題，本文通過研究科學(xué)文獻(xiàn)在引用網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系和特性，在文檔分析相關(guān)研究和技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出利用一種基于閱讀目的的文本摘要技術(shù)來進(jìn)行文章中關(guān)鍵句子的抽取，同時(shí)利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)話題模型對科學(xué)文獻(xiàn)的內(nèi)容進(jìn)行話

3、題分析。此外，本文還提出了一個(gè)基于文本摘要和引用關(guān)系的可視輔助文檔閱讀系統(tǒng)。系統(tǒng)通過文本摘要技術(shù)提取論文中重要的句子，并利用多尺度的可視化方式展示出來，方便讀者在閱讀時(shí)定位到論文的核心內(nèi)容;利用話題模型抽取出參考文獻(xiàn)的核心話題，并設(shè)計(jì)多種可視化方案，包括詞云，樹圖，徑向圖等，來展現(xiàn)參考文獻(xiàn)的核心話題及其與該篇文章之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;記錄用戶在整個(gè)閱讀過程中的行為從而使用戶關(guān)注在自己的閱讀目的上，防止迷失。
　　同時(shí)，我們在一個(gè)具體的使