基于科技论文中未来工作句集的学术创新构想话题自动生成方法研究

摘要：

[目的]以科技论文中未来工作句集为入手点,研究学术创新构想话题自动生成方法,加速创新问题求解.[方法]首先采用规则匹配与BERT相结合的方法从论文全文中抽取未来工作句集;然后通过相关领域论文集进行关联知识扩展计算,发现与未来研究方向相关的关键词、论文等,共同形成创新提要;再利用基于UniLM的文本生成模型自动生成创新构想话题.[结果]经实证验证和专家评估,生成结果的整体创新性平均分为6.04分,整体兴趣度平均分为6.01分,呈正向评价.[局限]基于UniLM的创新构想话题生成模型未嵌入先验语义知识以及没有使用大规模数据实验,生成创新构想话题通顺性及创新性还存在不足.[结论]所提方法探索了学术创新构想话题自动生成的目标,为拓宽科技创新路径提供了新思路.

关键词：创新构想话题、未来工作、人工智能、文本生成、BERT UniLM

所属期刊栏目：5

分类号：TP391;G202(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院青年创新促进会项目;国防科技创新项目

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：10-20