摘要
本发明公开了一种基于序列建模的学术能力评估方法,属于学者学术评估技术领域,包括潜在因素抽取、基于Transformer创建学术能力评估模型以及输出学者学术能力评估结果。本发明通过考虑学者学术生涯成功的决定因素,基于Transformer建模学者的学术生涯,对学者的学术能力进行评估,避免单一维度对学者学术能力评估造成的偏差,基于时间序列表征学者的成长轨迹,挖掘学者生涯的动态属性,避免仅仅关注学者静态属性造成对学者成长轨迹中动态属性的忽略,利用评奖评优历史记录作为评估学者的先验知识,解决了现有评估方法不能利用学者积累的已有先验知识综合评估的不足,定量输出更容易理解的学者量化指标,对学者学术能力进行更精确、更合理的评估。
技术关键词
能力评估方法
文本分类器
论文
序列
能力评估模型
年龄
卷积神经网络学习
卷积神经网络提取
网络结构特征
网络分析
速率
时间差
轨迹
指标
算法
表达式
动态
男性
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模型构建方法
泡沫
语义特征提取
数字图像采集系统
工业现场
时间序列预测方法
预测系统
时序
数据采集模块
协方差矩阵
标注方法
对音视频
音视频记录仪
DTW算法
网络抖动
视频图像帧序列
车辆三维模型
交通监测系统
归属地
车辆轮廓信息