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总览 评价 陆炀 1， ， 陈翀 2， ， 何靖 1， ， 单栋栋 1， ， 闫宏飞 1，* （ 1、 北京大学网络与信息系统研究所； 2、 北京师范大学管理学院； ） 摘要： 对于作者而言，引文推荐系统有助于作者找到恰当的书籍文献来支撑其撰写的内容。这是一个很具有挑战
陆炀1，， 陈翀2，， 何靖1，， 单栋栋1，， 闫宏飞1，*
（
1、北京大学网络与信息系统研究所； 2、北京师范大学管理学院； ）
摘要：
对于作者而言，引文推荐系统有助于作者找到恰当的书籍文献来支撑其撰写的内容。这是一个很具有挑战性的问题，因为通常在论文的正文与引文上下文中使用的语言是非常不同的。为了解决这个问题，我们提出使用翻译模型来填充两种异构语言之间的鸿沟。我们通过一系列的实验发现，与当下最优秀的方法相比，翻译模型可以找到更好的备选引文。
关键词：
信息检索；引文推荐；翻译模型
Lu Yang1,， Chen Chong2,， He Jing1,， Shan Dongdong1,， Yan Hongfei1,*
（
1、Computer Networks and Distributed Systems Laboratory, Peking University； 2、School of Management, Beijing Normal University； ）
Abstract：
Citation Recommendation is useful for an author to find out the papers or books that can support the materials she is writing about. It is a challengeable problem since the vocabulary used in the content of papers and in the citation contexts are usually quite different. To address this problem, we propose to use translation model, which can bridge the gap between two heterogeous languages. We conduct an experiment and find the translation model can find out much better candidates of citations than the state-of-the-art methods.
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