BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-06T00:00:00Z CiMaTe: Effectively Leveraging the Main Text for Citation Count Prediction 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种名为CiMaTe的基于BERT的引用计数预测模型，旨在有效利用论文主文本。该模型通过捕捉章节结构，提升了计算语言学和生物学领域的预测准确性，Spearman等级相关系数分别提高了5.1和1.8。 🏷️ 标签 BERT CiMaTe 引用计数 章节结构 预测模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
