面向文献计量学的科学论文挖掘：方法与工具（极）简综述
数字图书馆
2015-05-07 v1 计算与语言
摘要
科学出版领域的开放获取运动以及诸如Google Scholar之类的搜索引擎使得科学文章更易被广泛获取。在过去的十年中，由于ArXiv和CiteSeer等在线平台上出版物数量的增长，科学论文全文的可用性已变得越来越普遍。提供机器可读格式文章的努力以及开放获取出版的兴起，已经产生了许多科学论文的标准化格式（如NLM-JATS、TEI、DocBook）。我们的目的是激发文献计量学与计算语言学交叉领域的研究，以探究文献计量学如何从科学论文的大规模文本分析和意义挖掘(sense mining)中受益，从而探索文献计量学与自然语言处理的跨学科性。
引用
@article{arxiv.1505.01393,
title = {Mining Scientific Papers for Bibliometrics: a (very) Brief Survey of Methods and Tools},
author = {Iana Atanassova and Marc Bertin and Philipp Mayr},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.01393},
year = {2015}
}
备注
2 pages, paper accepted for the 15th International Society of Scientometrics and Informetrics Conference (ISSI)