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近年來(lái)，科技論文發(fā)表數(shù)量與日俱增，科研人員需要閱讀文獻(xiàn)的數(shù)量也隨之迅速增長(zhǎng)．如何快速而有效地閱讀一篇科技論文，逐漸成為一個(gè)重要的研究課題．另一方面，在閱讀科技論文時(shí)，理解與其相關(guān)的重要參考文獻(xiàn)可幫助讀者更好地理解文章的內(nèi)容．然而，如何從眾多的參考文獻(xiàn)中快速找到最重要、最相關(guān)的幾篇，如何避免在閱讀過(guò)程中迷失在文檔的多維空間，仍是值得研究的問(wèn)題．為了解決上述問(wèn)題，提出了一個(gè)基于文本摘要和引用關(guān)系的可視輔助文獻(xiàn)閱讀系統(tǒng)．該系統(tǒng)利用一種基于閱讀目的的文本摘要技術(shù)提取出論文中重要的句子，并采用多尺度的可視化方式進(jìn)行展示：使用LDA（latent dirichlet allocation）話題模型抽取參考文獻(xiàn)的核心話題；記錄用戶的閱讀行為用于提示其閱讀上下文，以保證用戶關(guān)注點(diǎn)不發(fā)生迷失．同時(shí)，在一個(gè)具體的案例場(chǎng)景中詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的使用方法，并進(jìn)行了用戶研究以驗(yàn)證系統(tǒng)的可用性．
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