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文檔簡介
1、如今,互聯(lián)網(wǎng)技術以及計算機軟件和硬件快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上的信息急劇膨脹,如何獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)和挖掘數(shù)據(jù)的價值成為人們研究的熱點,與數(shù)據(jù)相關的研究有著廣闊的應用前景。文本挖掘和文本生成是自然語言處理中重要的組成部分,也是目前研究最廣泛的領域之一。
目前,有很多研究者在文本挖掘和文本生成領域進行了很多研究,已經(jīng)取得了許多重大的成果。對于研究生學位論文的致謝部分,包含了很多有用的信息,可以在致謝數(shù)據(jù)上做很多有意義的研究。在論文致謝數(shù)
2、據(jù)上的研究還有幾個問題需要解決,包括如何獲取大量學位論文致謝論文數(shù)據(jù)、從哪些角度對致謝數(shù)據(jù)挖掘信息和如何自動生成論文致謝等。針對這些問題,本文主要做了如下工作:
(1)針對大量學位論文數(shù)據(jù)獲取的問題,本文通過分析CNKI網(wǎng)站網(wǎng)頁的結構及特點,設計了一種基于Selenium的網(wǎng)絡爬蟲。該網(wǎng)絡爬蟲實現(xiàn)了對CNKI網(wǎng)站學位論文基本信息和致謝部分的抓取功能,之后對數(shù)據(jù)清洗并構建語料。研究表明該爬蟲技術非常強大,能很好地抓取特殊格式的數(shù)
3、據(jù)文件,并且能適應各種爬行環(huán)境,是一種有效的獲取大量數(shù)據(jù)的方法。
?。?)針對如何挖掘致謝數(shù)據(jù)信息的問題,本文提出了基于機器學習分類器的對比方法、LDA主題分析方法和學校之間合作關系研究的方法。本文使用機器學習分類器從不同學科、不同年代角度對論文致謝數(shù)據(jù)做了對比分析,通過分類結果對關鍵詞進行分析。本文使用LDA主題模型獲取所有數(shù)據(jù)的主題詞,研究了學位論文致謝數(shù)據(jù)的主要用詞特點。本文從學位論文致謝中抽取學校名字,研究了學校之間的合
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