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摘要
引文意图自动分类是文献计量领域的重要问题，现有的引文意图分类模型存在对文本特征抽取能力有限、无法融合引文上下文特征和引文外部特征的问题.因此，文中提出基于MPNet预训练和多头注意力特征融合的引文意图分类方法.引入位置补偿结构，改善掩码语言模型与排列语言模型存在的缺陷.联合引文的语法词频特征与引文结构特征，提出适用于引文意图分类任务的特征抽取方法.再引入多头注意力机制进行特征融合，提升分类效果.在ACL-ARC数据集上的实验表明，文中方法在引文意图分类任务上性能较优，同时还具有在不平衡数据上的鲁棒性.
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单位大连外国语大学
