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鸿博足球开户:研究团队利用每篇论文的特征来训练一个机器学习模型

时间:2021/5/19 10:17:50   作者:   来源:   阅读:3   评论:0
内容摘要:麻省理工学院团队开发的机器学习模型可以用于预测。科学文献中已发表研究的未来影响。目前,该模型的评分可用于预测任意年份发表的“前5%的论文”,这将补充目前依赖论文被引指标的文献计量分析系统。在这个阶段,有许多系统被用来评价研究者的研究产出,包括基于他们的论文被引用的指标。随着机器学习在人工智能领域的兴起,科学家们认为,研...

麻省理工学院团队开发的机器学习模型可以用于预测。科学文献中已发表研究的未来影响。目前,该模型的评分可用于预测任意年份发表的“前5%的论文”,这将补充目前依赖论文被引指标的文献计量分析系统。

在这个阶段,有许多系统被用来评价研究者的研究产出,包括基于他们的论文被引用的指标。随着机器学习在人工智能领域的兴起,科学家们认为,研究人员可以从更多的角度来判断其发表的研究的潜在影响。

为此,麻省理工学院的研究团队推出了一个机器学习模型,可以预测网页排名分数在一个时间尺度上——类似于用于网页重要性排名的指数,并提出该模型可用于评估研究人员的输出。

为了实现这一想法,科学家James Weiss和Joseph Jakobson建立了一个名为“通过学习和预测高影响的动态早期预警”的模型,该模型用科学研究图表进行训练。研究团队使用的数据集包含1980年至2019年发表的16878850篇独特论文,获得了论文发表后1 - 5年与每篇论文、作者、期刊、网络相关的29个特征。然后,研究团队利用每篇论文的特征来训练一个机器学习模型,并让该模型给出一个影响“早期预警”分数。

在一项回顾性的盲法研究中,这个最新的模型准确地识别了1980年至2014年间20种有重大影响的生物技术中的19种。


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