《表5 得分最高的5个创新主题》
最终结果产生84个待评价的创新主题语句,评价方法采用领域专家人工评价的方式。领域专家由5名情报学和自然语言处理方向的研究人员组成,他们对科技主题创新性的评价具有专业的知识和较丰富经验。具体实施的评价方法为:邀请领域专家对每个创新主题打分,1到10分代表创新主题的质量由低到高;以创新主题得分的平均值作为该专家对该模型的总体评分,得分情况如图8所示,平均分为6.52,即为本次实验智能生成创新主题的创新效果得分。其中,得分最高的5个创新主题如表5所示。
图表编号 | XD0059632100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.25 |
作者 | 付常雷、钱力、张华平、赵华茗、谢靖 |
绘制单位 | 中国科学院文献情报中心、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学图书情报与档案管理系、北京理工大学计算机学院、中国科学院文献情报中心、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学图书情报与档案管理系 |
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