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同行评审意见类型识别及其在不同被引频次下的分布研究

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图书情报工作 2022年第13期66卷 102-117页

作者：秦成磊韩茹雪周昊旻仲江涛章成志南京理工大学信息管理系南京210094

[目的/意义]识别学术论文同行评审意见类型、分析不同被引频次下同行评审意见类型在同行评审报告中的分布情况,有助于加深对同行评议机制的认识,为评估论文学术质量、量化评审专家贡献提供新思路。[方法/过程]首先,将同行评审意见类型... 详细信息

[目的/意义]识别学术论文同行评审意见类型、分析不同被引频次下同行评审意见类型在同行评审报告中的分布情况,有助于加深对同行评议机制的认识,为评估论文学术质量、量化评审专家贡献提供新思路。[方法/过程]首先,将同行评审意见类型划分为正面评价、负面评价、要求/建议(主、次要方面)、问题/疑问、陈述六个类别,经人工标注、获取训练、测试语料后,对比分析传统机器学习模型、深度学习模型在同行评审意见类型自动识别上的效果;其次,将同行评审报告涉及的学术论文进行主题聚类,进而对被引频次进行标准化处理;最后,使用Spearman相关系数、累积分布、K-S检验、负二项回归分析不同被引频次学术论文对应的同行评审报告中同行评审意见类型的分布情况。[结果/结论]SciBert模型识别效果最佳;在基于Spearman的相关性分析中,评审报告中正面评价的分布占比与被引频次具有显著的弱正相关,负面评价的分布占比与被引频次具有显著的弱负相关;通过累计分布发现,多数情况下,当累积概率相同时,高被引分区中正面评价的分布占比大于低被引分区、负面评价的分布占比小于低被引分区,K-S检验能够检测到这种差异;在负二项回归分析中,正面评价分布占比、负面评价分布占比分别对被引频次有显著的正向影响、负向影响。研究结果表明,同行评审报告中正面评价、负面评价的分布情况与其对应论文的被引频次存在相关性,被引频次一定程度上能够反映论文的学术质量。

关键词：同行评议同行评审意见同行评审意见类型被引频次相关性分析

基于层次注意力网络模型的学术文本结构功能识别

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数据分析与知识发现 2020年第11期4卷 26-42页

作者：秦成磊章成志南京理工大学经济管理学院南京210094

【目的】针对当前学术文本章节功能识别存在诸多不足的现状,提出使用层次注意力网络模型提升学术文本章节功能识别的效果。【方法】首先,构建能够捕获章节结构信息的不同粒度的层次注意力网络模型,对比分析使用不同文本特征向量的传统... 详细信息

【目的】针对当前学术文本章节功能识别存在诸多不足的现状,提出使用层次注意力网络模型提升学术文本章节功能识别的效果。【方法】首先,构建能够捕获章节结构信息的不同粒度的层次注意力网络模型,对比分析使用不同文本特征向量的传统机器学习模型、Bert模型与层次注意力网络模型在PLoS的4种期刊规范数据集上的学术文本结构功能的识别结果以获取最佳模型;随后,使用最佳模型识别Atmospheric Chemistry and Physics(ACP,IF 5.6)期刊中章节标题命名缺乏规范且人工标注结构功能一致性较低的章节的结构功能,并提出使用参考文献分布相似、动词线索词分布相似评估识别结果;最后,对所构建的层次注意力网络模型的领域适应性进行分析。【结果】以Bi-LSTM+Attention为编码器的句子级层次注意力网络模型识别效果优于其他模型,Macro-F1值为0.8661;存在领域适应问题,在差异较大的领域中模型识别性能下降明显,Macro-F1值最低为0.4554。【局限】不能识别具有混合结构的章节的功能;模型中未考虑文章结构之间的逻辑关系。【结论】句子级层次注意力网络模型能够较好地识别章节的结构功能,引入学术文本结构信息能够丰富和拓展基于学术论文全文本相关研究的研究内容与范围。

关键词：学术文本结构功能识别层次注意力网络 IMRaD 领域适应性分析

“国际公共卫生紧急事件”下的mRNA疫苗研发

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合成生物学 2024年第2期5卷 310-320页

作者：叶青秦成峰军事科学院军事医学研究院微生物流行病研究所病原微生物生物安全全国重点实验室北京100071

“国际公共卫生紧急事件”(简称PHEIC)是指疾病的国际传播对其他国家构成公共卫生风险,需要采取协调一致的国际应对措施的不同寻常事件。迄今为止,世界卫生组织(WHO)一共宣布了7次PHEIC,包括甲型H1N1流感、埃博拉、脊髓灰质炎、寨卡、... 详细信息

“国际公共卫生紧急事件”(简称PHEIC)是指疾病的国际传播对其他国家构成公共卫生风险,需要采取协调一致的国际应对措施的不同寻常事件。迄今为止,世界卫生组织(WHO)一共宣布了7次PHEIC,包括甲型H1N1流感、埃博拉、脊髓灰质炎、寨卡、新型冠状病毒感染和猴痘疫情。疫苗是应对传染病疫情的有力武器,合成生物学的发展突破了传统疫苗存在的难点问题和技术瓶颈,为病毒性传染病防控提供了全新的思路,尤其是mRNA疫苗作为下一代疫苗研发的平台技术,具有安全性强、有效性良好、研发周期短、易规模化生产、易扩大产能等特点,在应对新突发传染病疫情方面具有明显的优势。目前,新冠mRNA疫苗已正式获批上市,针对流感、寨卡和猴痘病毒的多款mRNA疫苗已进入临床研究阶段,埃博拉mRNA疫苗处于临床前研究阶段,而针对脊髓灰质炎病毒尚无mRNA疫苗研究的报道。本文就历次PHEIC应对中mRNA疫苗的研发进展进行了详细梳理和评述,同时对mRNA疫苗应对PHEIC的未来发展趋势和挑战进行了展望和讨论。结合合成生物学、生物化学和人工智能等多学科技术对mRNA分子设计、高效递送以及疫苗生产和储存运输等进行优化,有望进一步提高mRNA疫苗的有效性和可及性。综上,尽管尚无法预知下一次PHEIC何时会出现,但当下一次PHEIC出现时,mRNA疫苗技术一定会成为人类防范PHEIC的有力武器。

关键词：国际公共卫生紧急事件 mRNA疫苗病毒性传染病流感病毒埃博拉病毒脊髓灰质炎病毒寨卡病毒新冠病毒猴痘病毒

Web文本挖掘若干关键问题研究及其在机电产品在线评测中的应用

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Web文本挖掘若干关键问题研究及其在机电产品在线评测中的应用

作者：秦成磊上海应用技术大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的快速发展使得Web文本挖掘中的网页正文提取、网络新词识别及在线评论中的产品特征聚类等若干关键问题研究所存在的不足逐渐显现,如现有的方法在提取结构复杂的网页的正文内容时效率与准确率尚未达到令人满意的效果... 详细信息

近年来,随着互联网的快速发展使得Web文本挖掘中的网页正文提取、网络新词识别及在线评论中的产品特征聚类等若干关键问题研究所存在的不足逐渐显现,如现有的方法在提取结构复杂的网页的正文内容时效率与准确率尚未达到令人满意的效果、主流的分词系统对网络中的热点新词识别的准确率有待提高、现有的研究对在线评论中的产品特征聚类关注较少等。本文在相关研究工作的基础上对上述三个问题展开了研究,提出了基于统计的复杂网页正文提取方法,实现了从大量复杂的网页源码中准确、高效地提取网页正文内容,可以为Web文本挖掘提供较为纯净、完整的原始数据支持;提出基于高频一元词的新词识别方法,该方法有效地提高了新词识别的准确率和效率,能够为信息抽取、语义分析、主题挖掘等领域中的文本信息处理提供有效支持;提出基于语义的产品在线评论中特征聚类方法,该方法在获取消费者对产品性能的关注度、辅助商家提升产品质量等方面具有重要作用。此外,本文还将上述三种方法应用于机电产品在线评测中,以期为更好的挖掘评测中有价值的信息提供有效支持。将提出的基于统计的网页正文提取方法用于获取机电类产品在线评测内容,以提高获取评测内容的准确度与自动化程度;将提出的基于高频一元词的新词识别方法用于识别评测中的产品新特征,为商家或用户挖掘更丰富的产品信息;将提出的基于与语义相似度的产品特征聚类算法对评论中同一特征的不同描述进行聚类,以帮助商家捕捉用户对产品性能的关注度。

关键词： Web文本挖掘复杂网页正文提取新词识别产品特征聚类机电产品在线评测

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大数据环境下同行评议面临的问题与对策

情报理论与实践 2021年第4期44卷 99-112页

作者：秦成磊章成志南京理工大学经济管理学院信息管理系江苏南京210094

[目的/意义]梳理同行评议发展脉络,分析当前同行评议面临的问题,进而提出科学合理的应对之策。[方法/过程]首先从同行评议起源、传统同行评议模式、开放同行评议、同行评议文本挖掘四方面梳理同行评议发展脉络,并以Web of Science核心... 详细信息

[目的/意义]梳理同行评议发展脉络,分析当前同行评议面临的问题,进而提出科学合理的应对之策。[方法/过程]首先从同行评议起源、传统同行评议模式、开放同行评议、同行评议文本挖掘四方面梳理同行评议发展脉络,并以Web of Science核心库中收录的同行评议模式文献数据为例,分析学者对同行评议模式的研究变化趋势;随后,对Elsevier旗下2426种期刊使用的同行评议模式进行统计,分析同行评议模式的实际应用情况。其次,根据国家统计局发布的中国创新指数、中国知网2000—2019年间收录的图书馆、情报与文献学领域的题录数据,从科研文献数量增长、研究主题演化以及潜在评审专家数量变化角度分析当前同行评议工作面临的问题。最后,根据分析结果,提出从构建学术质量评估系统、精准构建学者画像、量化学者在同行评议中的贡献三个方面应对在大数据环境下同行评议面临的困境。[结果/结论]在科研文献数量不断增长、研究主题不断拓展、评审专家数量增长放缓的情形下,同行评议面临的挑战与日俱增。通过发展脉络梳理、研究趋势与应用现状总结、挑战与策略分析,能够加深对同行评议的认识;提出的方案能够在一定程度上缓解日趋严峻的同行评议工作,具有一定的应用价值。[局限]由于数据获取难度大,文章使用的数据不够全面,所提出的对策尚未开发出验证系统。

关键词：大数据同行评议开放同行评议评议文本挖掘学者画像评审专家贡献量化

超声心动图联合CK、cTnI对合并心肌损伤的老年氟中毒患者预后的预测价值

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中国老年学杂志 2024年第10期44卷 2317-2320页

作者：秦丽张宏彭松夏孙霞秦成衡水市人民医院超声二科衡水市景县人民医院医学影像科

目的探究超声心动图联合肌酸激酶同工酶(CK-MB)、肌钙蛋白(cTn)I对合并心肌损伤的老年氟中毒患者预后的预测价值。方法回顾性分析合并心肌损伤的老年氟中毒患者200例临床资料，根据患者预后情况分为预后良好组和预后不良组。对比两组... 详细信息

目的探究超声心动图联合肌酸激酶同工酶(CK-MB)、肌钙蛋白(cTn)I对合并心肌损伤的老年氟中毒患者预后的预测价值。方法回顾性分析合并心肌损伤的老年氟中毒患者200例临床资料，根据患者预后情况分为预后良好组和预后不良组。对比两组年龄、体质量指数(BMI)、性别、高血压、糖尿病、收缩压(SBP)及舒张压(DBP)等一般临床资料。采集并对比两组左心室射血分数(LVEF)、左心室收缩期末期内径(LVESD)、左心室舒张期末期内径(LVEDD)、左心室收缩期末期容积(LVESV)、左心室舒张期末期容积(LVEDV)。对比两组治疗前血清CK-MB、cTnI、同型半胱氨酸(Hcy)及氨基末端脑钠尿肽前体(NT-proBNP)表达水平。结果预后不良组高血压发生率、平均SBP及DBP显著高于预后良好组(P<0.05)。预后不良组平均LVEF显著低于预后良好组(P<0.05)。预后不良组治疗前血清CK-MB、cTnI、Hcy及NT-proBNP水平均显著高于预后良好组(P<0.01)。Spearman相关性分析表明，合并心肌损伤氟中毒老年患者合并高血压情况、SBP、DBP、CK-MB、cTnI、Hcy及NT-proBNP与患者预后不良均具有显著正相关性(P<0.05),而患者LVEF水平与预后不良具有显著负相关性(P<0.05)。二元Logistic回归分析发现LVEF水平降低、血清CK-MB、cTnI、Hcy及NT-proBNP水平升高均是老年合并心肌损伤氟中毒患者预后不良的独立危险因素(P<0.05)。受试者工作特征(ROC)曲线分析表明老年合并心肌损伤氟中毒患者LVEF、血清CK-MB、cTnI、Hcy及NT-proBNP水平对于预后不良均有较高的预测效能，其中血清cTnI水平的独立预测价值最高(P<0.05)。结论部分超声心动图指标及CK-MB、cTnI等血清学指标能够有效预测老年合并心肌损伤的氟中毒患者预后情况，可作为重要的检验指标用于指导临床治疗。

关键词：超声心动图肌酸激酶同工酶肌钙蛋白氟中毒

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基于书写行为与语义特征的评论有用性评估

计算机工程与应用 2016年第6期52卷 117-121,126页

作者：秦成磊魏晓曹红兵上海应用技术学院计算机科学与信息工程学院上海201418 阜阳师范学院计算机与信息工程学院安徽阜阳236037

针对电子商务网站充斥着大量有用性较低的评论,提出一种基于用户书写行为与语义特征的中文评论有用性评估方法。方法通过在Web客户端实时监听评论文本框值的变化,识别出句尾插入、非句尾插入、句尾删除、非句尾删除等书写行为,在服务器... 详细信息

针对电子商务网站充斥着大量有用性较低的评论,提出一种基于用户书写行为与语义特征的中文评论有用性评估方法。方法通过在Web客户端实时监听评论文本框值的变化,识别出句尾插入、非句尾插入、句尾删除、非句尾删除等书写行为,在服务器端根据书写行为、评论的语义特征建立的线性评估模型计算用户评论的有用性。实验结果表明该方法能够较为准确地识别有用性较高的评论。

关键词：评论有用性评估书写行为评论质量检测评论语义特征

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中文在线评论中的商品特征聚类研究

计算机应用与软件 2016年第7期33卷 64-67页

作者：秦成磊魏晓上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

针对评论中蕴含的商品特征数目繁多且同一特征具有多种不同描述的情况,提出一种基于语义相似度的商品特征聚类算法。算法包括"分配"和"转移"两个过程。"分配"过程对特征词进行聚类得到初始簇序列;"转移"过程依次遍历初始簇序列将簇内可... 详细信息

针对评论中蕴含的商品特征数目繁多且同一特征具有多种不同描述的情况,提出一种基于语义相似度的商品特征聚类算法。算法包括"分配"和"转移"两个过程。"分配"过程对特征词进行聚类得到初始簇序列;"转移"过程依次遍历初始簇序列将簇内可能存在的与其他簇语义相似度更高的特征词转移到对应的簇。实验结果表明该算法聚类质量高、时间复杂度小且对数据输入次序不敏感。

关键词：商品特征聚类特征聚类语义相似度评论挖掘

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中文在线评论中的产品新属性识别研究

信息资源管理学报 2020年第3期10卷 78-91页

作者：秦成磊章成志南京理工大学信息管理系南京210094

新材料、新技术、新工艺的应用使得新属性广泛存在于新上市的产品中。现有的产品属性抽取方法通常只关注评价对象的主要属性抽取,未对新属性识别展开深入研究,从而影响以属性抽取为研究基础的相关研究的实验结论。针对该情况,本研究将... 详细信息

新材料、新技术、新工艺的应用使得新属性广泛存在于新上市的产品中。现有的产品属性抽取方法通常只关注评价对象的主要属性抽取,未对新属性识别展开深入研究,从而影响以属性抽取为研究基础的相关研究的实验结论。针对该情况,本研究将产品新属性识别转化为分类任务,分别将分类模型、条件随机场(CRF)、双向长短期记忆网络与条件随机场结合的深度学习模型(Bi-LSTM-CRF)应用到该任务中。对实验结果进行分析,确定使用CRF模型获取候选新属性;随后,使用四种强约束规则过滤噪音,优化模型识别结果;最后,为增强所识别新属性的可解释性,基于层次聚类的思想对新属性和种子属性进行聚类,以种子属性解释新属性。实验结果表明本研究所提出的产品新属性识别方案能够对产品属性进行有效扩充。

关键词：新属性抽取属性聚类条件随机场 Bi-LSTM-CRF