投稿选刊也能靠AI了，我不允许你不想到！

编写：SCIX 来源不明：大姐闲谈科研网络服务的“ Paper 助手”市民号，微信市民号跟踪“ Paper 助手 ”即可关注/扫描关注闻文末

我们知道，刊出文章，选对新闻周刊很重要，学术界、总编及审稿人在确定研究工作结果和出版要能之间的相容性时都所需考虑，稿件的章节是不是符合自然科学新闻周刊的既定方向？假定，是不是符合自然科学新闻周刊的“要能和之内”，现今我们通过一篇刊出于该协会自然科学计量学新闻周刊“Scientometrics”的大样本静态的文章表述这种大样本网络服务是如何根据文章具体情况信息必需最最简单的新闻周刊。

都是由，本文通过划定 2010 年至 2019 年在 20 个顶级自然科学新闻周刊上刊出的16,803 短文的参考资料，并实现机器努力学习方法有，形形同句法形态学启发式，并通过监督静态将已刊出的章节（参考资料）与自然科学新闻周刊详述最最简单，发现确切率高曾达 80%。

所示1. 静态实现流程

1.用到机器努力学习的监督努力学习应用软件

本文通过用到监督努力学习启发式来创建预期静态，努力学习启发式旨在于发现和机器学习要能构造（预期构造，即自然科学新闻周刊）与其他构造（即含义汇及其频带）之间的关系，通过含义内嵌的方法有将含义映射形同实数向量。通过将含义汇反转为内嵌，可以以数字范例对含义汇的文法重要性完成机器学习，从而对其执行数学指令集，之后会得出一个预期的值，因此我们可以用到已刊出的句法来预期它们刊出在哪些自然科学新闻周刊上。

2.实现静态

2.1 划定样品：作者划定了2010 年至 2019 年在 20 个顶级自然科学新闻周刊上刊出的16,803 短文的参考资料作为样品；

2.2 将参考资料被反转为数字构造向量：为了越来越好地最最简单词语之间的表达方式，此处理过程删去了含义汇形容词和含义干，例如最简单复数和过去或过去时范例，留下含义干范例，以保证句法形态学确切的意味著减低计数复杂度并更高启发式安全性；所示2中的的“小提琴”所示 显示了每个自然科学新闻周刊参考资料的主样本产于。小提琴的长度代表参考资料中的相异含义干的数量（小提琴越长，含义干越独有），宽度代表含义干用到的频带。小提琴的较大之外显示用到频带越来越高的含义干。

所示2. 每个自然科学新闻周刊的含义干产于

2.3 构造浓缩和重构，详述的准备和用到：为了对自然科学新闻周刊详述之外完成形态学，并完成重构（标记解构、小写、停用含义删去和含义干浓缩），并通过句法聚类相比较和搜索文法上越来越雷同的详述和参考资料；如表1表，根据被样本分析的句法工艺（参考资料或参考资料），找到四个可以相比较的一个大，且大多数自然科学新闻周刊都被资源分配到相同的一个大。此处理过程可保证静态的往北与划定样品的向量处在同一识别层面。

表1. 自然科学新闻周刊详述和参考资料的聚类

2.4 合作开发最最简单静态的启发式，并审计启发式：作者通过用到 boosting 或 bagging 新科技组合多个努力学习静态的启发式，而形态学样本集被分形同两个空集，70% 的推论运用于实现静态，30% 运用于测试静态的确切性，通过计数，静态在3354 个近来中的错误形态学了2700个近来，因此，静态的总体确切率为 80%。

2.5 完成预期：作者用到合作开发的静态，预期自然科学新闻周刊详述是不是可对应于一个大已刊出的文章以检查自然科学新闻周刊的自我描述在文法上是不是与当前必需刊出的文章相较应。如所示3表，对于 25% 的自然科学新闻周刊，他们的文章也可以在其他区域内刊出，比如说，自然科学新闻周刊A是综合自然科学新闻周刊，而自然科学新闻周刊B是对应领域的专业自然科学新闻周刊，这也想到我们，在我们投稿时，可以有综合自然科学新闻周刊和专业自然科学新闻周刊的不用必需。

所示3. 根据已刊出的参考资料和自然科学新闻周刊详述完成的静态形态学

综上所述，本文通过最最简单文章参考资料和自然科学新闻周刊详述完成静态计数样本分析，并通过句法样本的计数机辅助样本分析实现了静态启发式，而这种启发式可努力我们越来越好的必需要能自然科学新闻周刊。

因此，我们在投稿在此之前所需注意：

1. 在投稿时，比对要能自然科学新闻周刊详述和投稿文章的最最简单度；

2. 通过一些形同熟的投稿自然科学新闻周刊助手，可用文章题目参考资料，赢得最最简单的自然科学新闻周刊。

书名链接：_xZMQZ7zKa8w

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