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一种论文主题无关引用检查方法及装置

申请号: CN202410240393.7
申请人: 北京邮电大学; 北京万方数据股份有限公司
申请日期: 2024/3/4

摘要文本

本申请提出了一种论文主题无关引用检查方法及装置,涉及计算机技术领域,其中,该方法包括:获取论文原始数据,并对论文原始数据进行解析,得到文本数据;对文本数据进行文本特征提取,得到文本数据的向量表示;基于文本数据和向量表示构建引文网络,其中,引文网络的节点为论文及其引文,边为节点之间的引用关系;对引文网络进行图异常检测,得到每个节点的综合异常分数,并基于设定的异常分数阈值确定检查结果,其中,图异常检测包括通过生成属性重建识别属性空间中的异常,通过多视图对比学习识别结构空间中的异常。采用上述方案的本申请能够实现对词语替换、句子重组等形式的句子相似性的快速、准确检测。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种论文主题无关引用检查方法及装置
专利类型 发明申请
申请号 CN202410240393.7
申请日 2024/3/4
公告号 CN117828513A
公开日 2024/4/5
IPC主分类号 G06F18/2433
权利人 北京邮电大学; 北京万方数据股份有限公司
发明人 胡欣扬; 鄂海红; 刘建华; 胡天翼; 乔晓东; 张君; 丁峻鹏; 宋美娜
地址 北京市海淀区西土城路10号; 北京市海淀区复兴路15号

专利主权项内容

1.一种论文主题无关引用检查方法,其特征在于,包括以下步骤:获取论文原始数据,并对所述论文原始数据进行解析,得到文本数据;对所述文本数据进行文本特征提取,得到文本数据的向量表示;基于所述文本数据和向量表示构建引文网络,其中,所述引文网络的节点为论文及其引文,边为节点之间的引用关系;对所述引文网络进行图异常检测,得到每个节点的综合异常分数,并基于设定的异常分数阈值确定检查结果,其中,所述图异常检测包括通过生成属性重建识别属性空间中的异常,通过多视图对比学习识别结构空间中的异常。