【摘 要】
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[目的] 本文致力于自动识别科技论文摘要中的语步功能信息，明确论文的研究目的、研究方法、研究结果和研究结论，有助于快速获取文献主要内容，实现智能化语义检索。[方法] 提出了基于Paragraph-BERT-CRF神经网络架构的摘要语步识别模型，能够充分利用摘要文本中的篇章上下文信息，同时考虑了注意力机制和语步标签序列内部的转移关系。[结果] 基于94456条科技论文摘要数据集进行方法实证，Para
【基金项目】
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中国科学技术信息研究所重点工作项目“基于全文科技文献的跨语言知识发现研究”（项目编号：ZD2021-17）;中国科学技术信息研究所创新研究基金面上项目“跨语言潜在知识发现关键技术研究”（项目编号：MS2021-03）;中国科学技术信息研究所创新研究基金青年项目“智能算法技术发展态势及相关政策制度问题研究”（项目编号：QN2021-12）的研究成果之一；
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[目的] 本文致力于自动识别科技论文摘要中的语步功能信息，明确论文的研究目的、研究方法、研究结果和研究结论，有助于快速获取文献主要内容，实现智能化语义检索。[方法] 提出了基于Paragraph-BERT-CRF神经网络架构的摘要语步识别模型，能够充分利用摘要文本中的篇章上下文信息，同时考虑了注意力机制和语步标签序列内部的转移关系。[结果] 基于94456条科技论文摘要数据集进行方法实证，Paragraph-BERT-CRF的加权平均精确率为97.45%、加权平均召回率为97.44%、加权平均F1值为97.44%。通过对比CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF、BERT、BERT-CRF、Paragraph-BERT等模型的消融实验结果，验证了本文方法的有效性。[局限] Paragraph-BERT-CRF模型仅使用了基础BERT-base预训练语言模型，模型参数有待于进一步优化，更多预训练语言模型在语步功能信息识别中的应用有待研究。[结论] 引入注意力机制和篇章上下文信息，能有效提升模型的预测打分效果，达到摘要语步信息识别的功能。关键词: 语步；自注意力机制；段落上下文；BERT
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