英语研究文章（RAS）是学术界的重要类型，因此在过去的二十年中，雇用NLP的企图雇用NLP的发展得到了相当大的关注。然而，没有研究采用特征工程技术来研究不同学术影响的RA的语言特征（即，在高/中等冲击因子期刊上发表的高/中等引用时间的论文）。本研究试图利用特征工程方法提取高和中度冲击轴颈RA中的微观语言特征。我们通过特征选择方法从英语期刊文章中提取25个高度相关的功能。所有论文都与Covid-19医学实证研究协议。然后通过监督机器学习方法在一致性和准确性方面验证所选功能。结果表明，24个语言特征，如相邻句子之间的内容词重叠，使用第三人称代词，辅助动词，时态，情绪词汇提供了对具有不同学术影响的期刊文章的一致和准确的预测。最后，随机森林模型被证明是适合这24个特征与期刊文章之间的关系的最佳模型，以及具有高和中等的冲击。这些调查结果可用于通知学术写作课程，并为L2研究生开发自动评估系统的基础。

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。

Future work sentences (FWS) are the particular sentences in academic papers that contain the author's description of their proposed follow-up research direction. This paper presents methods to automatically extract FWS from academic papers and classify them according to the different future directions embodied in the paper's content. FWS recognition methods will enable subsequent researchers to locate future work sentences more accurately and quickly and reduce the time and cost of acquiring the corpus. The current work on automatic identification of future work sentences is relatively small, and the existing research cannot accurately identify FWS from academic papers, and thus cannot conduct data mining on a large scale. Furthermore, there are many aspects to the content of future work, and the subdivision of the content is conducive to the analysis of specific development directions. In this paper, Nature Language Processing (NLP) is used as a case study, and FWS are extracted from academic papers and classified into different types. We manually build an annotated corpus with six different types of FWS. Then, automatic recognition and classification of FWS are implemented using machine learning models, and the performance of these models is compared based on the evaluation metrics. The results show that the Bernoulli Bayesian model has the best performance in the automatic recognition task, with the Macro F1 reaching 90.73%, and the SCIBERT model has the best performance in the automatic classification task, with the weighted average F1 reaching 72.63%. Finally, we extract keywords from FWS and gain a deep understanding of the key content described in FWS, and we also demonstrate that content determination in FWS will be reflected in the subsequent research work by measuring the similarity between future work sentences and the abstracts.

在临床研究和临床决策中，重要的是要知道学习是否发生或仅支持目前的特定疾病管理的护理标准。我们将这种变化定义为变换性和作为增量研究的支持。它通常需要大量的人类专业知识和时间来完成这些任务。教师意见为我们提供了一个关于研究挑战或仅确认建立研究的良好注释的语料库。在本研究中，提出了一种机器学习方法，以区分从增量临床证据的变化。摘要和2年窗口的文本被收集了培训临床研究的培训，由教师观察专家标记。我们通过随机林为分类器，达到0.755（0.705-0.875）的平均AUC的最佳性能，并引用句子作为该功能。结果表明，与抽象句不同，转型研究具有引用句子的典型语言模式。我们提供了一个有效的工具，用于识别这些临床证据挑战或仅确认临床医生和研究人员的索赔。

随着软件量表和复杂性的快速增长，将大量错误报告提交到错误跟踪系统中。为了加快缺陷维修的速度，需要对这些报告进行准确的分类，以便可以将其发送给适当的开发人员。但是，现有的分类方法仅使用错误报告的文本信息，从而导致其性能较低。为了解决上述问题，本文提出了一种用于错误报告的新自动分类方法。创新是，当对错误报告进行分类时，除了使用报告的文本信息外，还考虑了报告的意图（即建议或解释），从而提高了分类的性能。首先，我们从四个生态系统（Apache，Eclipse，Gentoo，Mozilla）收集错误报告，并手动注释它们以构建实验数据集。然后，我们使用自然语言处理技术来预处理数据。在此基础上，BERT和TF-IDF用于提取意图的功能和多个文本信息。最后，这些功能用于训练分类器。对五个分类器（包括k-nearest邻居，天真的贝叶斯，逻辑回归，支持向量机和随机森林）的实验结果表明，我们提出的方法可实现更好的性能，其F量度从87.3％达到95.5％。

Pronoun resolution is a challenging subset of an essential field in natural language processing called coreference resolution. Coreference resolution is about finding all entities in the text that refers to the same real-world entity. This paper presents a hybrid model combining multiple rulebased sieves with a machine-learning sieve for pronouns. For this purpose, seven high-precision rule-based sieves are designed for the Persian language. Then, a random forest classifier links pronouns to the previous partial clusters. The presented method demonstrates exemplary performance using pipeline design and combining the advantages of machine learning and rulebased methods. This method has solved some challenges in end-to-end models. In this paper, the authors develop a Persian coreference corpus called Mehr in the form of 400 documents. This corpus fixes some weaknesses of the previous corpora in the Persian language. Finally, the efficiency of the presented system compared to the earlier model in Persian is reported by evaluating the proposed method on the Mehr and Uppsala test sets.

本地语言识别（NLI）是培训（通过监督机器学习）的任务，该分类器猜测文本作者的母语。在过去的十年中，这项任务已经进行了广泛的研究，多年来，NLI系统的性能稳步改善。我们专注于NLI任务的另一个方面，即分析由\ emph {Aupplable}机器学习算法培训的NLI分类器的内部组件，以获取其分类决策的解释，并具有获得的最终目标，即获得最终的目标。深入了解语言现象````赋予说话者''的母语''。我们使用这种观点来解决NLI和（研究得多的）伴侣任务，即猜测是由本地人还是非本地人说的文本。使用三个不同出处的数据集（英语学习者论文的两个数据集和社交媒体帖子的数据集），我们研究哪种语言特征（词汇，形态学，句法和统计）最有效地解决了我们的两项任务，即，最大的表明说话者的L1。我们还提出了两个案例研究，一个关于西班牙语，另一个关于意大利英语学习者，其中我们分析了分类器对发现这些L1最重要的单个语言特征。总体而言，我们的研究表明，使用可解释的机器学习可能是TH的宝贵工具

同行评审是一项广泛接受的研究评估机制，在学术出版中发挥关键作用。然而，批评已经长期升级了这种机制，主要是因为它的低效率和主体性。近年来已经看到人工智能（AI）在协助同行评审过程中的应用。尽管如此，随着人类的参与，这种限制仍然是不可避免的。在本文中，我们提出了自动化学术纸质审查（ASPR）的概念，并审查了相关的文献和技术，讨论实现全面的计算机化审查流程的可能性。我们进一步研究了现有技术ASPR的挑战。在审查和讨论的基础上，我们得出结论，ASPR的每个阶段都有相应的研究和技术。这验证了随着相关技术继续发展的长期可以实现ASPR。其实现中的主要困难在于不完美的文献解析和表示，数据不足，数据缺陷，人机互动和有缺陷的深度逻辑推理。在可预见的未来，ASPR和同行评审将在ASPR能够充分承担从人类的审查工作量之前以加强方式共存。

随着文献资源的丰富，研究人员面临着信息爆炸和知识过载的不断增长的问题。为了帮助学者检索文学并成功获得知识，澄清学术文学中内容的语义结构已成为基本的研究问题。在识别学术文章中章节的结构功能的研究中，只有几项研究使用了深度学习模型，并探索了特征输入的优化。这限制了研究任务深度学习模型的应用，优化潜力。本文将ACL会议的文章作为语料库。我们采用传统的机器学习模型和深度学习模型，基于各种特征输入构建分类器。实验结果表明，（1）与章节内容相比，章节标题更有利于识别学术文章的结构功能。 （2）相对位置是建立传统模型的有价值的功能。 （3）受到（2）的启发，本文进一步将上下文信息引入深度学习模型，取得了显着的结果。同时，我们的模型在包含200个采样的非训练样本的开放式测试中显示出良好的迁移能力。近五年我们还基于表演模型的最佳实践，并对整体语料库进行了时间序列分析，近五年注释了ACL主要会议文件。这项工作通过多个比较实验探索并总结了此任务的实际功能和模型，并为相关文本分类任务提供了参考。最后，我们表示当前模型的局限性和缺点以及进一步优化的方向。

随着互联网技术的发展，信息超载现象变得越来越明显。用户需要花费大量时间来获取所需的信息。但是，汇总文档信息的关键词非常有助于用户快速获取和理解文档。对于学术资源，大多数现有研究通过标题和摘要提取关键纸张。我们发现引用中的标题信息还包含作者分配的密钥次。因此，本文使用参考信息并应用两种典型的无监督的提取方法（TF * IDF和Textrank），两个代表传统监督学习算法（NA \“IVE贝叶斯和条件随机场）和监督的深度学习模型（Bilstm- CRF），分析参考信息对关键症提取的具体性能。从扩大源文本的角度来提高关键术识别的质量。实验结果表明，参考信息可以提高精度，召回和F1自动关键肾上腺瓶在一定程度上提取。这表明了参考信息关于学术论文的关键症提取的有用性，并为以下关于自动关键正萃取的研究提供了新的想法。

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。

社会科学的学术文献是记录人类文明并研究人类社会问题的文献。随着这种文献的大规模增长，快速找到有关相关问题的现有研究的方法已成为对研究人员的紧迫需求。先前的研究，例如SCIBERT，已经表明，使用特定领域的文本进行预训练可以改善这些领域中自然语言处理任务的性能。但是，没有针对社会科学的预训练的语言模型，因此本文提出了关于社会科学引文指数（SSCI）期刊上许多摘要的预培训模型。这些模型可在GitHub（https://github.com/s-t-full-text-knowledge-mining/ssci-bert）上获得，在学科分类和带有社会科学文学的抽象结构 - 功能识别任务方面表现出色。

Determining the author of a text is a difficult task. Here we compare multiple AI techniques for classifying literary texts written by multiple authors by taking into account a limited number of speech parts (prepositions, adverbs, and conjunctions). We also introduce a new dataset composed of texts written in the Romanian language on which we have run the algorithms. The compared methods are Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, Multi Expression Programming, Decision Trees with C5.0, and k-Nearest Neighbour. Numerical experiments show, first of all, that the problem is difficult, but some algorithms are able to generate decent errors on the test set.

法律判决预测是NLP，AI和法律联合领域最受欢迎的领域之一。通过法律预测，我们是指能够预测特定司法特征的智能系统，例如司法结果，司法阶级，可以预测特定案例。在这项研究中，我们使用AI分类器来预测巴西法律体系中的司法结果。为此，我们开发了一个文本爬网，以从巴西官方电子法律系统中提取数据。这些文本构成了二级谋杀和主动腐败案件的数据集。我们应用了不同的分类器，例如支持向量机和神经网络，通过分析数据集中的文本功能来预测司法结果。我们的研究表明，回归树，封闭的重复单元和分层注意力网络给出了不同子集的较高指标。作为最终目标，我们探讨了一种算法的权重，即分层注意力网络，以找到用于免除或定罪被告的最重要词的样本。

通过使信息生产和复制民主化的技术，社交媒体中每日互动的很大一部分被谣言感染了。尽管对谣言检测和验证进行了广泛的研究，但到目前为止，尚未考虑计算谣言传播力量的问题。为了解决这一研究差距，本研究寻求一个模型来计算谣言（SPR）作为基于内容特征的功能的两类功能：虚假谣言（FR）和真实谣言（TR）。为此，将采用Allport和Postman的理论，它声称重要性和歧义是谣言和谣言的力量的关键变量。引入了两个类别的“重要性”（28个功能）和“歧义”（14个功能）的42个内容功能以计算SPR。提出的模型将在两个数据集（Twitter和Telegram）上进行评估。结果表明，（i）虚假谣言文件的传播力量很少不仅仅是真正的谣言。 （ii）两组虚假谣言和真实谣言的SPR平均值之间存在显着差异。 （iii）SPR作为标准可以对区分虚假谣言和真实谣言产生积极影响。

作为人类认知的重要组成部分，造成效果关系频繁出现在文本中，从文本策划原因关系有助于建立预测任务的因果网络。现有的因果关系提取技术包括基于知识的，统计机器学习（ML）和基于深度学习的方法。每种方法都具有其优点和缺点。例如，基于知识的方法是可以理解的，但需要广泛的手动域知识并具有较差的跨域适用性。由于自然语言处理（NLP）工具包，统计机器学习方法更加自动化。但是，功能工程是劳动密集型的，工具包可能导致错误传播。在过去的几年里，由于其强大的代表学习能力和计算资源的快速增加，深入学习技术吸引了NLP研究人员的大量关注。它们的局限包括高计算成本和缺乏足够的注释培训数据。在本文中，我们对因果关系提取进行了综合调查。我们最初介绍了因果关系提取中存在的主要形式：显式的内部管制因果关系，隐含因果关系和间情态因果关系。接下来，我们列出了代理关系提取的基准数据集和建模评估方法。然后，我们介绍了三种技术的结构化概述了与他们的代表系统。最后，我们突出了潜在的方向存在现有的开放挑战。

我们使用不同的语言支持特征预处理方法研究特征密度（FD）的有效性，以估计数据集复杂性，这又用于比较估计任何训练之前机器学习（ML）分类器的潜在性能。我们假设估计数据集复杂性允许减少所需实验迭代的数量。这样我们可以优化ML模型的资源密集型培训，这是由于可用数据集大小的增加以及基于深神经网络（DNN）的模型的不断增加的普及而成为一个严重问题。由于训练大规模ML模型引起的令人惊叹的二氧化碳排放量，不断增加对更强大的计算资源需求的问题也在影响环境。该研究是在多个数据集中进行的，包括流行的数据集，例如用于培训典型情感分析模型的Yelp业务审查数据集，以及最近的数据集尝试解决网络欺凌问题，这是一个严重的社会问题，也是一个严重的社会问题一个更复杂的问题，形成了语言代表的观点。我们使用收集多种语言的网络欺凌数据集，即英语，日语和波兰语。数据集的语言复杂性的差异允许我们另外讨论语言备份的单词预处理的功效。

随着YouTube频道的增长，每个视频都可以收集从观众提供直接反馈的巨大评论。这些评论是了解观众期望和改善渠道参与的主要手段。但是，评论仅代表了关于频道和内容的用户意见的一般集合。许多评论构造不当，微不足道，拼写不当和语法错误。因此，确定最有利息的评论是一个繁琐的工作。在本文中，我们根据情绪和句子类型提取并将原始评论分类为不同类别，这将帮助您能够帮助您查找相关评论以越来越多的信息。现有的研究在文本语料库上的相同句子类型（例如，问题类型）中的情感分析（正面和负数）或分类的分类集中在一起。这些对非传统文本语料库有限，如Youtube评论。我们使用众所周知的统计测量和机器学习模型来解决YouTube评论的文本提取和分类的这一挑战。我们使用交叉验证和$ F_1 $分数评估统计测量和机器学习模型的每个组合。结果表明，我们在分类任务中融入了传统方法的方法，验证其在辅助内容创作者中的潜力会增加他们的渠道的观看者参与。

Covid-19是由新型冠状病毒（SARS-COV-2）引起的疾病，于2019年12月下旬首次在中国武汉出现。不久之后，该病毒在全球范围内传播，并于3月被世界卫生组织宣布为大流行病。 2020年。这造成了世界各地和美国的许多变化，包括向在线学习的教育转变。在本文中，我们试图了解Covid-19-19的大流行和在线学习的增加如何影响大学生的情感福祉。我们使用几种机器学习和统计模型来分析卢布尔雅那大学公共行政学院，斯洛文尼亚大学，与国际大学，其他高等教育机构和学生协会一起收集的数据。我们的结果表明，与学生的学术生活有关的特征对他们的情感健康产生了最大的影响。其他重要因素包括学生对大学和政府对大流行的处理以及学生的财务安全的满意。

我们分析和分类从电影评论构建的文本数据的观点。为此，我们使用量子机学习算法的基于内核的方法。为了组合量子内核，我们使用使用不同Pauli旋转门组合构造的电路，其中旋转参数是从文本数据获得的数据点的经典非线性函数。为了分析提出的模型的性能，我们使用决策树，增强分类器以及经典和量子支持向量机分析量子模型。我们的结果表明，就所有评估指标而言，量子内核模型或量子支持向量机优于用于分析的所有其他算法。与经典的支持向量机相比，量子支持向量机也会带来明显更好的结果，即使功能数量增加或尺寸增加。结果清楚地表明，如果功能的数量为$ 15 $，则使用量子支持向量机使用量子支持向量机的精度分数提高了$ 9.4 \％$，而经典支持向量机则将其提高。