《表6 深度神经网络高被引论文的隐性引用句识别结果》

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《无监督引用文本自动识别与分析》

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为了对隐性引用句的最终识别效果进行评测，本文采用最佳识别模型（即组合模型TFIDF-AWV+PTFIDF-VSM）在评测语料上对两篇高被引论文的隐性引用句进行自动识别，比较的施引文献和被引文献均采用摘要，结果分别如表6和表7所示。实验结果表明，两篇高被引论文隐性引用句识别的总体效果都比较理想，F1值都高达92%，说明本文提出的隐性引用句识别方法是非常有效的。相比较而言，深度神经网络高被引论文隐性引用句的查准率（89.0%）要低于LDA主题模型高被引论文（96.6%），但查全率（96.4%）要高于后者（88.3%）。不同领域的施引文献中隐性引用句的识别效果没有明显区别。