CN119476722A 一种基于序列建模的学术能力评估方法 （北京航空航天大学）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种基于序列建模的学术能潜在因素抽取、基于Transformer创建学术能力Transformer建模学者的学术生涯，对学者的学学者静态属性造成对学者成长轨迹中动态属性2得的结果评估学者与已获得学术荣誉的学者的相学术年龄与其从事科研事业的时间相关，用于反映学者的成长潜力以及保持创造力的能学术生产力为学者的学术生涯中每年的学术成果产出累计量，对于给定学者i以及其学术i发文增长速率与学者i的累计发文量Ni(ti)以及评估年份服从Ni(t⃞)~t"i,其中，αi为3z)为文本分类器对编号为z的论文进行分类的结果，文本分类器为基于微学者i的时间序列向量用于表征学者i自首次发文至评估年的学术特征，学者i的时间序列4不能利用学者积累的已有先验知识综合评估的不足，定量输出更容易理解的学者量化指[0003]本发明的主要目的是为了解决现有学者学术能力评估仅从单一角度评估学者的5i10_index以及引文量获取学者的学术影响力，对学者的合作者网络基于node2vec算法分于这两个学者评估标准本创建基于Transformer的学者评估模型，将学者的生涯数据作为任务获得的结果评估学者与已获得学术荣誉的学者第t年发表的论文数量，累计发文量为学者i从首次发表论文到第ti年累计发表的论文数6者之间的合作次数，利用两层图卷积神经网络学习合作者网络子图中学者i的低维向量表(t)由基于BERT的文本分类器对学者i论文的文本信息进行编码得来，向量rfi(t)的公式于微软学术中的论文及其领域分类标签数据[0028]作为本发明进一步的方法，所述S2中分类任务在训练时选择交叉熵作为损失函涯成功的决定因素，结合Transformer建模对学者的学术能力定量输出更容易理解的学者7i10_index以及引文量获取学者的学术影响力，对学者的合作者网络基于node2vec算法分于这两个学者评估标准本创建基于Transformer的学者评估模型，将学者的生涯数据作为任务获得的结果评估学者与已获得学术荣誉的学者涯成功的决定因素，结合Transformer建模对学者的学术能力定量输出更容易理解的学者保持创造力的能力，学术年龄为学者自发表第一篇公开学术论文至评估年份经过的时间，8[0051]发文增长速率与学者i的累计发文量Ni(ti)以及评估年份服从Ni(t⃞)~t"i,其中，[0052]所述S1中学术影响力定量表示的指标为学者i在第t年的总引文量、年平均引文[0053]所述S1中学术距离为学者社交能力对其学术生涯发展的影响，学术距离为学者i与高影响力学者在合作者网络的平均距离，距离越小表示学者在其合作属性上更具有优于微软学术中的论文及其领域分类标签数据9[0063]所述S1中学者i的时间序列向量用于表征学者i自首次发[0066]所述S2中分类任务在训练时选择交叉熵作为损失函数，回归任务在训练时采用归任务中对学者距离获得某一项学术荣誉仍需几年进行预测，有效评估学者的学术能力；(2)通过分类任务评估学者与已获得学术荣誉的学者进行相似度

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