基于主题契合度的专家推荐模型研究

评审专家遴选是会议、期刊等投稿论文评审的一项重要步骤。本研究首先依据主题在学科中出现频率,分析待评审论文及候选专家论文的主题重要性;其次,综合考虑主题重要性,构造整数优化模型以高效地为多篇待审文稿推荐评审专家,并加入专家专长与投稿论文的匹配度、评审专家权威性、评审专家工作量分配等因素以满足专家推荐的现实需求;最后,从平均覆盖率、人均审核率和重要性匹配度三个角度对本模型的有效性进行验证。结果表明,提出的优化模型可以较好地完成专家推荐任务。

基于STM的科研资助对研究主题影响研究

[目的/意义]科研资助是科学研究工作中有效的激励政策,分析与揭示科研资助影响作用,对促进国家科技发展具有重要的积极作用。[方法/过程]基于Web of Science收录的我国计算机与人工智能领域的科研论文,按照有/无科研资助对其进行划分,使用结构主题模型(STM)重点将科研资助对主题内容与主题契合度的影响进行分析。[结果/结论]研究发现,科研资助能够有效促进科技成果数量的增加,科研资助能够影响主题偏好和具体主题内容,科研资助与时间的交互作用会对主题的契合度产生积极的影响。

基础教育阶段使用ChatGPT技术尚需论证评估——专访北京建筑大学机器人工程系教授秦建军

今年,ChatGPT一度引发大众对前沿人工智能技术的热议,教育领域也就此话题展开了很多讨论。ChatGPT最厉害的一点是,它能通过一次或多轮对话“理解”你提出的各种问题,并且给出一个主题契合度极高的答案。近日,本刊围绕ChatGPT给教育带来的影响、教师应如何看待新一轮人工智能热点以及如何开展好人工智能基础教育等话题采访了北京建筑大学机器人工程系教授秦建军。