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摘要
学术引文推荐是指通过论文间的匹配关系为查询论文提供深度匹配的引文文献列表，提高学者科研工作效率.现有方法主要基于短文本匹配(如关键词、标题等),缺乏对论文结构和整体语义的表示能力，导致检索结果语义相关性差.本文从长文本的深层次数据特征出发，提出一种基于层次化交互注意力匹配的引文推荐算法.基于深度神经网络构建单词、句子、文章的层次化表示框架，提升长文本的结构化表示能力；使用内部注意力机制增强学术论文的内部语义表示；使用交互注意力机制挖掘引文间细粒度匹配特征.在计算机、自然语言处理、医学等学术文献数据集上进行实验验证，提出的方法在ACC和F1等指标均优于短文本匹配模型，结果表明层次化交互注意力能获得更好的引文匹配效果.
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