文章目录

摘要

abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状综述

    1.3.1 国内学术论文评价研究

    1.3.2 国外学术论文评价研究

    1.3.3 相关研究述评

1.4 研究内容与方法

1.5 研究创新点

1.6 研究技术路线

第2章 相关概念与理论基础

2.1 学术论文

    2.1.1 学术论文的内涵、结构与要素

    2.1.2 学术论文与知识生产

    2.1.3 学术论文与知识创新

2.2 学术论文评价

    2.2.1 学术论文评价涵义

    2.2.2 学术论文评价方法

    2.2.3 学术论文评价关键指标

2.3 学术论文智能化评价

    2.3.1 学术论文智能化评价内涵

    2.3.2 学术论文智能化评价过程

2.4 扎根理论

2.5 知识元理论

    2.5.1 知识元概念

    2.5.2 知识元分类与描述

    2.5.3 知识元的抽取与应用

2.6 本章小结

第3章 人工智能技术及相关方法

3.1 机器学习

3.2 专家系统

3.3 文本分析

3.4 LDA主题识别模型

3.5 知识图谱

3.6 本章小结

第4章 学术论文关键指标分析及智能化评价框架

4.1 学术论文评价关键指标解析

4.2 专家评价意见数据分析

4.3 关键指标体系构建

4.4 学术论文智能化评价框架

4.5 智能化评价指标提取

4.6 本章小结

第5章 学术论文选题新颖性智能化评价

5.1 选题新颖性智能化评价概述

5.2 学术论文选题新颖度识别与判断流程

5.3 选题新颖性智能化评价过程

5.4 选题新颖性智能化评价实例研究

5.5 本章小结

第6章 学术论文内容创新性智能化评价

6.1 内容创新性智能化评价概述

6.2 学术论文知识元本体

6.3 学术论文知识元抽取

6.4 学术论文创新智能化评价过程

6.5 学术论文创新智能化评价实证检验

6.6 本章小结

第7章 学术论文引文科学性智能化评价

7.1 引文指标智能化评价概述

7.2 引文评价层次

    7.2.1 引用层面

    7.2.2 引用评价

7.3 基于引文的智能化评价过程

    7.3.1 评价思路

    7.3.2 评价步骤

7.4 构建引文智能化评价指标模型

7.5 引文指标智能化评价实例检验

    7.5.1 数据收集

    7.5.2 结果分析

    7.5.3 指标验证

7.6 引文评价指标模型及计算的修订

7.7 本章小结

第8章 研究结论与展望

8.1 研究结论

8.2 研究局限性及展望

    8.2.1 研究局限性

    8.2.2 研究展望

参考文献

附录

作者简介与主要研究成果

致谢

文章摘要:以学术论文为载体的科研成果是国家知识创新的重要组成部分,对学术论文进行科学评价是进行知识创新绩效评价的前提。目前,科研成果评价主要以专家匿名的方式进行评审,这种方式受专家自身学术知识水平和学科领域范围等限制,其评审的结果有一定的局限性,可能使得一些优质科研成果被遗漏或迟滞发表,也可能使另一些学术价值相对不高的成果发表在重要的学术期刊上。这将给科学研究的发展带来比较严重的后果,对国家创新能力发展带来负向作用。当前,学术界科研作假等学术不端现象屡有出现,催生了全社会对科研成果尤其是学术论文进行科学评价的迫切需求。因此本研究以人工智能等理论与技术为基础,并结合学术论文评价理论与实践,构建了学术论文智能评价的关键指标,提出智能化评价方法,以期将学术成果评价从主要依靠人工评价转向智能化评价,克服纯粹依靠专家匿名评审的不足。在对当前学术论文评价相关研究进行梳理和分析的基础之上,本文将主要从以下五个方面进行深入研究。（1）构建学术论文评价关键指标体系。在对学术论文深入分析的基础上,采用扎根理论方法对专家评价意见进行编码分析,通过对五个主范畴的研究和比较分析,系统梳理了主范畴与学术论文评审因素之间的关系,构建出结构层次清晰的学术论文评价关键指标。采用主成分分析方法确定指标权重,进一步完善了学术论文评价关键指标体系。（2）建立学术论文智能化评价框架。在传统学术论文评审流程基础上,将大数据、人工智能和其他信息技术融入到学术论文智能化评价的过程,将智能化框架分为三个主要模块:一是自动规范性检查模块;二是专家评价系统模块;三是编辑部处理模块。该智能化评价框架有望将基于智能化评价的学术论文评价理论与方法形成可供学术界实际应用的流程,在实施科学评价的同时,推动学术论文的规范化写作,提高学术论文的写作质量,并最终促进科学研究成果更好地传播与交流。（3）提出学术论文选题新颖性智能化评价方法。构建了学术论文选题新颖度识别与评价流程。进而提出了选题新颖性智能化评价过程,通过构建研究热点地图、特征向量分析及新颖性判断实现选题新颖性指标的智能化评价。最后采用实证研究的方法验证了该方法的可行性。（4）提出学术论文内容创新性智能化评价方法。在学术论文内容分析的基础上,构建了学术论文知识元本体模型,提出了知识元抽取规则,利用Word2Vec和朴素贝叶斯（Naive Bayes）方法对学术论文理论与方法创新进行分类,采用SVM模型构建知识元抽取规则库。在学术论文知识元库构建基础上,提出学术论文研究问题创新性、理论创新性、方法创新性、结论创新性智能化评价的基本方法,构建学术论文创新性智能化评价过程,最后采用实证验证了方法的可行性。（5）提出学术论文引文科学性智能化评价方法。分析引文层次,构建引文评价维度。提出基于引文的学术论文智能化评价思路和步骤,包括高相关学术论文识别、目标文章引用类型识别等内容,构建引文评价模型。通过实证研究验证评价模型和方法的可行性,并对引文评价模型进行修正。本文基于智能化评价的研究视角,运用人工智能的相关理论与方法,构建学术论文评价框架,突破了传统学术论文基于有限同行的评价模式,克服了专家评议的主观性弊端,同时提升了学术论文评价的效率和质量。在理论层面,通过建立学术论文关键指标及其智能化评价框架,将人工智能理论、技术和方法融入了学术论文评价体系,完善和深化了学术论文智能化评价的理论与方法体系。在实践层面,构建了学术论文智能化评价框架,通过实证研究探讨了选题新颖度、内容创新性和引文科学性三个主要指标的智能化评价过程。本研究建立了可供学术界实际应用的论文智能化评价流程,能够引导学术论文写作规范化,促进科学研究成果高效传播与交流,提升科学成果评价的质量和效率,进而推动国家科技创新成果评价的发展。未来将建立智能化综合评价系统,实现学术论文的创新性、科学性、价值性等的评价和自动评审意见的撰写,以推动大数据与人工智能技术在学术评价领域的深度应用。

文章来源：《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/qikandaodu/2021/1110/1550.html

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