基于NLP的辅助审稿系统设计与开发实践

[目的]利用自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术设计研发辅助审稿系统,提高编辑审稿工作的效率和精度。[方法]分析在科技论文审稿过程中各环节的审查关键点,梳理分析辅助审稿系统的需求,从搭建审稿专家画像、文本挖掘和审稿专家推荐3个方面入手,基于已有审稿专家库数据信息,设计并开发出一套基于NLP的辅助审稿系统。[结果]该系统建立了较为完善的审稿专家画像库,并基于该专家画像库,实现初步送审意见生成、相关论文匹配、审稿专家推荐等辅助功能。[结论]将人工智能领域的技术应用到审稿系统构建是未来的发展方向之一,能够在一定程度上减少编辑的工作量,同时能够更精准地匹配“小同行”,给予作者更专业的服务,从而更有效地促进学术交流。

巧用文后英文参考文献辅助审稿

结合编辑工作实践,讨论文后英文参考文献在审稿中的重要作用。认为可以利用文后英文参考文献判断稿件的创新性、遴选高层次审稿专家以及判断作者的科研及写作态度。

基于句子匹配的文章自写度测评系统

针对人工进行不同文章中相同内容的判断存在着较大困难的局面,提出一个基于句子匹配的文章自写度测评系统。设计基于句子匹配的文章自写度测评系统的系统结构,论述句子分析器、句子匹配器与文章自写度评价器3个关键模块的详细流程,并设计相应算法。选取小规模数据进行实验,实验结果表明,基于句子匹配的文章自写度测评系统从技术上完全可行。最后分析基于句子匹配的文章自写度测评系统的难点及问题。

光盘检索与学报的编辑

比较了传统学报与CAJ -CD光盘的信息检索特性 ,讨论了如何在编辑工作中提高期刊的可检索性 ,提出了结合CAJ