学术论文是科学知识扩散、传承和发展的主要载体，凝聚了科研人员对于工具、方法、数据等知识性微观实体进行思维创造、编码、加工的大量智慧。随着学术资源共享程度的提高，越来越多的学术论文全文被大规模地开放获取，为基于全文本的知识扩散研究提供了便利的数据基础和广阔的应用前景。然而，现有研究在粒度上多以篇章、作者和主题等作为知识扩散的主要载体，较少关注来自文献全文本内容的软件工具类、模型方法类和数据语料类等微观实体。事实上，作为驱动知识扩散的主要内因，微观实体才是通过引用关系传播的实质内容。为此，本课题以学术文献全文本数据为依托，探究知识扩散的内因以及学科在微观层面的依赖关系，并以实例开展微观实体扩散机制研究。具体内容包括：基于全文本的引文重要性分类、基于全文本的微观实体及语义关系抽取、基于全文本的微观实体扩散模式研究、基于全文本的微观实体扩散动力学研究等。研究目的以期厘清科学发展的脉络，明晰知识在学科间流动演化的规律与模式，预测微观实体未来发展的热度以及扩展或者收缩趋势，为学科知识的融合、转化与创新提供可靠的理论与实证依据。

第1章绪论 1.1研究背景及意义 1.2国内外研究述评 1.2.1引用内容分析方面 1.2.2微观实体方面 1.2.3知识扩散研究方面 1.2.4当前研究的不足 1.3研究内容与思路 1.4研究方案与技术路线 1.5研究特色与创新 本章参考文献 第2章基于全文本的引文重要性分类特征研究 2.1引文功能和重要性分类体系 2.2数据来��及预处理 2.2.1数据来源 2.2.2数据预处理 2.3传统特征工程 2.3.1基于结构的特征 2.3.2基于被引次数的特征 2.3.3基于单独引用的特征 2.3.4基于作者重叠的特征 2.3.5基于线索词的特征 2.3.6基于相似度的特征 2.4基于产生式模型的特征工程 2.4.1产生式模型概述 2.4.2CIM简介 2.4.3基于CIM的特征提取算法 2.5特征分析 2.5.1描述性统计 2.5.2相关性分析 2.6本章小结 本章参考文献 第3章基于机器学习方法的引文重要性分类研究 3.1机器学习在引文自动分类中的应用 3.2监督型引文重要性分类 3.2.1基于SVM的引文重要性分类 3.2.2基于RF的引文重要性分类 3.2.3实验结果分析 3.2.4特征重要性对比 3.3半监督型引文重要性分类 3.3.1半监督自训练模型 3.3.2实验结果分析 3.3.3特征重要性对比 3.4本章小结 本章参考文献 第4章基于引文重要性的文献主题识别研究 4.1基于引文的文献主题识别研究 4.2基于引文的主题模型概述 4.3CitePLSALDA主题模型构建 4.4文献主题识别 4.4.1实验数据及预处理 4.4.2主题识别及评价 4.5文献主题相似度分析 4.5.1相似度指标 4.5.2相似度分析 4.6本章小结 本章参考文献 第5章基于全文本的微观实体抽取及扩散研究 5.1相关研究 5.1.1微观实体抽取 5.1.2微观实体评估 5.1.3知识扩散研究 5.2数据获取及标注 5.2.1数据收集及处理 5.2.2微观实体分类及标注 5.2.3同义微观实体及缩略语识别 5.3面向全文本的微观实体抽取 5.3.1BiLSTMCRF模型 5.3.2特征提取 5.3.3评测标准 5.3.4微观实体抽取 5.4分子生物学领域微观实体扩散 5.4.1异构信息网络 5.4.2微观实体扩散网络构建 5.4.3宏观层面微观实体扩散 5.4.4微观层面微观实体扩散 5.5本章小结 本章参考文献 第6章基于全文本的微观实体扩散模式研究 6.1扩散模式相关研究 6.1.1基于社交网络的信息扩散 6.1.2基于引文网络的知识扩散 6.2微观实体扩散网络 6.2.1数据收集与描述 6.2.2网络构建 6.2.3网络中实体重要性识别 6.3网络中微观实体的暴露与引用 6.3.1暴露次数与引用采纳间的关系 6.3.2影响概率计算 6.4微观实体扩散路径 6.4.1微观实体演化路径 6.4.2微观实体学科间扩散 6.4.3微观实体学科内扩散 6.5微观实体扩散结构 6.5.1实体级联网络 6.5.2实体级联的基础特征 6.5.3结构感染性和流行性 6.6本章小结 本章参考文献 第7章基于全文本的微观实体扩散动力学研究 7.1相关研究 7.1.1新冠领域微观实体 7.1.2微分动力学在知识扩散中的应用 7.2SIR微观实体扩散动力学模型及仿真 7.2.1SIR微观实体扩散模型 7.2.2基于SIR模型的微观实体扩散仿真 7.3SEIR微观实体扩散动力学模型及仿真 7.3.1SEIR微观实体扩散模型 7.3.2基于SEIR模型的微观实体扩散仿真 7.4SEIZR微观实体扩散动力学模型及仿真 7.4.1SEIZR微观实体扩散模型 7.4.2基于SEIZR模型的微观实体扩散仿真 7.5三种微观实体扩散动力学模型效果对比 7.6本章小结 本章参考文献 第8章基于全文本的领域实体自动抽取研究 8.1相关研究 8.1.1实体计量学 8.1.2实体抽取 8.2数据来源及预处理 8.2.1数据来源 8.2.2数据预处理 8.3实体语料库构建 8.3.1待标注文献选择 8.3.2实体类别及标注指南 8.3.3标注过程及结果分析 8.4BERTBiLSTMCRF模型及实验 8.4.1BERTBiLSTMCRF模型 8.4.2数据集及模型参数设置 8.4.3评价指标及实验结果 8.5领域实体抽取结果分析 8.6本章小结 本章参考文献 第9章基于全文本的研究主题动态演化分析 9.1相关研究 9.1.1主题识别技术 9.1.2主题演化研究 9.2实验数据及预处理 9.2.1实验数据 9.2.2数据预处理 9.3融合实体信息的研究主题揭示 9.3.1基于实体的主题模型概述 9.3.2融合实体的主题模型构建 9.3.3主题识别及评价 9.4领域研究主题动态演化分析 9.4.1建立主题关联 9.4.2设定过滤原则 9.4.3演化关系判定 9.4.4演化结果分析 9.5本章小结 本章参考文献 附录 附录A线索词列表 附录Bacl-1、acl-3、acl-5下的前15个主题及其词项