citation analysis | BriefGPT

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当大型语言模型遇见引用：一项调查
本文综述了大语言模型（LLMs）与引文分析之间的相互关系，包括引文分类、基于引文的摘要和引文推荐等任务，以及通过引文预测、网络结构信息和文献间关系等手段来改进 LLMs 的文本表示，并提出了进一步研究 LLMs 和引文分析相结合的潜在方向。
PDF10 months ago
六十年来具有重要影响力和高引用量的机器学习研究综合研究
通过对高被引机器学习论文进行综合评析，我们揭示了机器学习领域内最有影响力的论文、高被引作者以及合作网络。我们还发现了热门研究主题和最新受到关注的新兴话题，并对高被引论文的地理分布进行了分析，突显了某些国家在机器学习研究中的主导地位。通过为研
PDFa year ago
学术论文结构：同行评审和全文的视角下，哪种结构更引起审稿人的关注？
本文利用 HAN 模型和 Chi-square 测试进行语料分析，发现论文提供的 Method 和 Results 结构更受审稿人的关注，同时不同结构的 PRC 分布与论文被引用次数之间不存在相关性，研究提示：作者在论文写作中应该保证方法的
PDF2 years ago
引文概念分析 —— 揭示概念对其他研究人员的有用性的一种新形式的引文分析，包括 Thomas S. Kuhn 和 Karl R. Popper 的两个典型案例研究
本研究采用引用概念分析方法（CCA）来量化研究文献中特定概念对引用者的认知影响，并对库恩与波普尔的经典著作进行分析。结果表明，库恩的 “范式” 概念远比其他概念影响要大，而波普尔的 “证伪” 概念则得到了广泛的引用。
PDF5 years ago
EMNLP科学文章中引用强度的差别：并非所有的指头都一样
本研究提出了一种基于图形和半监督学习的模型 (GraLap)，用于测量引用的强度。实验结果表明，该方法相比基线方法在参考文献的强度标记方面取得了显著的提高，可以更好地设计真实世界的应用。
PDF8 years ago
预测近期出版物的长期引用影响
本文使用基于分位数回归的模型，预测了物理领域一大组出版物的未来引用次数分布，并发现出版物所在期刊的影响因子和出版物出现后一年的引用次数均有助于准确预测其长期的引用次数影响，为评估研究机构提供了一种方法学上的过渡。
PDF9 years ago
衡量学术影响力：并非所有引用都相等
本文通过创建数据集，采用监督式机器学习，使用四种特征对引文学术影响力进行预测并设计了一种新的基于引文提升的 H 指数，证明其比传统 H 指数更好地衡量研究人员的表现。
PDF9 years ago
引文内容分析（cca）：引文内容的句法和语义分析框架
本文提出了一种新的引证内容分析（CCA）框架，用于语法和语义分析引文内容，以更好地分析研究行为的丰富社会文化背景。该框架可被视为引文分析的下一代，并简要回顾了传统社会科学中内容分析的历史和特点，以及它在图书馆与信息科学中的应用。基于对新方法
PDF12 years ago