廣西壯族自治區(qū)科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所 廣西 南寧 530023

1 研究背景

目前,項(xiàng)目的重復(fù)檢測(cè)主要是采用萬(wàn)方、知網(wǎng)、維普等檢測(cè)系統(tǒng),通過(guò)字符串匹配算法來(lái)計(jì)算待檢測(cè)的文件相對(duì)于文件庫(kù)中的目標(biāo)文件的相似比[1]。字符串匹配算法是以一段文字一致作為衡量?jī)?nèi)容重復(fù)的標(biāo)準(zhǔn)[2],然而,由于中文語(yǔ)言的復(fù)雜性和表達(dá)方式的多樣性,對(duì)于實(shí)質(zhì)內(nèi)容相同的兩段文字,往往會(huì)因?yàn)橹虚g出現(xiàn)一些無(wú)意義的“停詞”或虛詞或者主謂賓順序不一致等情況,而將其錯(cuò)誤地判斷為不屬于重復(fù)內(nèi)容,因此,采用現(xiàn)有技術(shù)中的字符串匹配算法可能會(huì)導(dǎo)致查全率和查準(zhǔn)率不高。而且,字符串匹配算法對(duì)字符串的選取要求嚴(yán)格,算法本身復(fù)雜度較高,需要相對(duì)大的資源開(kāi)銷(xiāo)和較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間,因此,查重的效率也不高。此外,近年來(lái),隨著科技項(xiàng)目申報(bào)、學(xué)術(shù)論文和學(xué)位論文等的數(shù)量大幅增長(zhǎng),迫切需要查重結(jié)果準(zhǔn)確、高效的文本數(shù)據(jù)查重的方法[3]。

2 科技項(xiàng)目查重方法

本文基于科技項(xiàng)目查重的需求背景,開(kāi)展了自動(dòng)實(shí)現(xiàn)字段權(quán)重分配的科技項(xiàng)目查重方法研究?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)字段權(quán)重分配的科技項(xiàng)目查重方法包括如下步驟：

步驟1：在目標(biāo)文件的指定字段中提取目標(biāo)文本,將所述目標(biāo)文本切分為關(guān)鍵詞；例如,選取目標(biāo)文件,指定字段設(shè)置為“技術(shù)內(nèi)容”,在目標(biāo)文件的“技術(shù)內(nèi)容”字段中提取了“應(yīng)用游戲引擎UDK技術(shù)將提取的特色元素虛擬化、數(shù)字化,利用三維建模Blender技術(shù)將虛擬化信息應(yīng)用于移動(dòng)游戲端”的目標(biāo)文本,將目標(biāo)文本切分為“應(yīng)用/游戲/引擎/UDK/技術(shù)/將/提取/的/特色/元素/虛擬化/數(shù)字化/利用/三維/建模/Blender/技術(shù)/將/虛擬化/信息/應(yīng)用于/移動(dòng)/游戲端/”多個(gè)關(guān)鍵詞；實(shí)施例中,指定字段還可以包括“標(biāo)題”、“負(fù)責(zé)人”、“承擔(dān)機(jī)構(gòu)”、“合作機(jī)構(gòu)”、“摘要”以及“正文”；在實(shí)施例中,將目標(biāo)文本切分為關(guān)鍵詞時(shí),可以按照動(dòng)詞、名詞、形容詞、副詞、介詞切分為關(guān)鍵詞,省略其他類(lèi)型的關(guān)鍵詞；

步驟2：在數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索含有單個(gè)關(guān)鍵詞的項(xiàng)目文件,設(shè)定關(guān)鍵詞的權(quán)重值；例如,在12564個(gè)項(xiàng)目文件的數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索后,含“應(yīng)用”關(guān)鍵詞的項(xiàng)目文件9472個(gè),含“游戲”關(guān)鍵詞的項(xiàng)目文件2761個(gè),含“引擎”關(guān)鍵詞的項(xiàng)目文件958個(gè),含“UDK”關(guān)鍵詞的項(xiàng)目文件8個(gè),對(duì)項(xiàng)目文件個(gè)數(shù)進(jìn)行歸一化處理y＝x－8/(9472－8),結(jié)果得出：“應(yīng)用”為“1”,“游戲”為“0.29089”,“引擎”為“0.10038”,“UDK”為“0.00085”；

步驟3：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建權(quán)重評(píng)估器對(duì)含有關(guān)鍵詞的待查文件進(jìn)行評(píng)估,權(quán)重評(píng)估器輸出待查文件的相關(guān)度,根據(jù)權(quán)重評(píng)估器的輸出結(jié)果進(jìn)行排序；如：權(quán)重評(píng)估器的輸出結(jié)果為：待查文件1的相關(guān)度為0.913,待查文件2的相關(guān)度為0.762,待查文件3的相關(guān)度為0.913,待查文件4的相關(guān)度為0.206,待查文件5的相關(guān)度為0.050,待查文件6的相關(guān)度為0；因此,排序?yàn)榇槲募?＞待查文件3＞待查文件2＞待查文件4＞待查文件5＞待查文件6。

3 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建權(quán)重評(píng)估器

獲取關(guān)鍵詞的權(quán)重值,選取六篇待查文件作為訓(xùn)練樣本,其中三篇待查文件與目標(biāo)文件相關(guān),其他三篇待查文件與目標(biāo)文件不相關(guān),將相關(guān)的待查文件賦值為1,不相關(guān)的待查文件賦值為0；

獲取六篇待查文件含有的關(guān)鍵詞,根據(jù)相關(guān)性輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,如表1所示；

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練表

從表1可以獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集,輸入為關(guān)鍵詞權(quán)重值P＝[0,0.29089,0.10038,0.00085；0,0.29089,0.10038,0；0,0,0.10038,0.00085；1,0.29089,0,0；0,0,0,0],輸出為相關(guān)性S0＝[1,1,1,0,0,0]；將以上樣本集代入式(1)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合訓(xùn)練,擬合訓(xùn)練可獲得具有關(guān)鍵詞特性的權(quán)重評(píng)估器,如式(1)所示；

式(1)中,||P－c i||為輸入量P與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)量c i的歐式距離,w i為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層到輸出層之間的權(quán)量,w i＝[w1w2w3w4w5w6]T＝[0.050 0.315 0.465 0.585 0.835 0.975],c i＝[c1c2c3c4c5c6]T＝[0.3050 0.4528 0.6238 0.8029 0.9763]。

待訓(xùn)練完成后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建的權(quán)重評(píng)估器可以根據(jù)關(guān)鍵詞的權(quán)重值P輸出該待查文件的相關(guān)度S0的值,如表2所示；

表2 待查文件的相關(guān)度

根據(jù)S0進(jìn)行待查文件的相關(guān)度排序,如表2所示。

步驟4：選取相關(guān)度最高的待查文件,在待查文件的指定字段中提取比對(duì)文本；如：選取待查文件1,提取比對(duì)文本如下：“利用UDK虛幻引擎畫(huà)刷制作游戲四面墻,然后利用UDK虛幻引擎進(jìn)行初始游戲的基礎(chǔ)添加,通過(guò)四面墻的添加以及貼圖的附加,場(chǎng)景的初步搭建。在其中添加一些隔斷墻,并適當(dāng)?shù)奶砑右恍艄?給其符合場(chǎng)景的顏色,給一些比較暗的地方添加Sport Light,場(chǎng)景中只有墻體閉塞,可以適當(dāng)?shù)膭?chuàng)建天窗,并附上材質(zhì)”；

步驟5：將所述目標(biāo)文本與所述比對(duì)文本進(jìn)行字母化,建立比對(duì)矩陣,在比對(duì)矩陣中查找滿(mǎn)足相似字符串條件的子矩陣；

步驟6：根據(jù)子矩陣的規(guī)模計(jì)算所述目標(biāo)文本與所述比對(duì)文本的相似度,

計(jì)算比對(duì)文本的相似度的公式如下：

其中,BFB表示章節(jié)相似比,TXTLEN表示比對(duì)文本長(zhǎng)度,n是比對(duì)文本中關(guān)鍵字的個(gè)數(shù),KEYLEN表示關(guān)鍵字的長(zhǎng)度(即查找出的相似片度的長(zhǎng)度)。該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)相關(guān)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,訓(xùn)練完成后能夠高效、快速地完成文件相似性比對(duì)(查重)的任務(wù)。

5 結(jié)論

本研究提供了一種基于深度學(xué)習(xí)算法自動(dòng)實(shí)現(xiàn)字段權(quán)重分配的科技項(xiàng)目查重方法,包括：在目標(biāo)文件的指定字段中提取目標(biāo)文本,將所述目標(biāo)文本切分為關(guān)鍵詞；在數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索含有單個(gè)關(guān)鍵詞的待查文件,設(shè)定關(guān)鍵詞的權(quán)重值；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組建權(quán)重評(píng)估器對(duì)含有關(guān)鍵詞的待查文件進(jìn)行評(píng)估和排序；選取相關(guān)度最高的待查文件,在待查文件的指定字段中提取比對(duì)文本；建立比對(duì)矩陣,根據(jù)子矩陣的規(guī)模計(jì)算所述目標(biāo)文本與所述比對(duì)文本的相似度；該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)相關(guān)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,訓(xùn)練完成后能夠高效、快速地完成文件相似性比對(duì)(查重)的任務(wù)。

科技項(xiàng)目重復(fù)立項(xiàng)問(wèn)題會(huì)造成國(guó)家資助科技項(xiàng)目的資金浪費(fèi),同時(shí)損害科研精神,對(duì)科技創(chuàng)新造成較大的危害。本研究對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的科技項(xiàng)目查重技術(shù)進(jìn)行了研究,提出了自動(dòng)實(shí)現(xiàn)字段權(quán)重分配的科技項(xiàng)目查重方法,此類(lèi)科技項(xiàng)目查重技術(shù)的研究,將使大數(shù)據(jù)技術(shù)在科技項(xiàng)目查重中得到更好的利用,輔助科技項(xiàng)目查的重高質(zhì)高效完成。