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摘要
因应传统引文分析忽视引用情境信息，无法提炼引文的情感、意图、重要性等内容特征，不能为细粒度知识发现、语义检索、学术评价等提供支持，Semantic Scholar、Scite、COCI等智能引文数据平台在引文内容分析理论和人工智能技术支持下应运而生。文章选取55篇特定主题的开放获取论文作为实例，考察引文内容特征的揭示及应用，并与代表传统引文数据的Web of Science，以及代表未来发展方向的COCI进行对比，分析在基础算法、分析粒度、数据准确性、服务方式等方面的趋势，以期为选择合适引文内容分析工具、构建中文智能引文数据平台、开展细粒度知识发现和科研评价提供参考。
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