論文の概要: Automatic Analysis of Linguistic Features in Journal Articles of
Different Academic Impacts with Feature Engineering Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07525v1
- Date: Mon, 15 Nov 2021 03:56:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-16 15:22:22.356469
- Title: Automatic Analysis of Linguistic Features in Journal Articles of
Different Academic Impacts with Feature Engineering Techniques
- Title（参考訳）: 特徴工学的手法による学術的影響の異なるジャーナル記事における言語的特徴の自動分析
- Authors: Siyu Lei, Ruiying Yang, Chu-Ren Huang
- Abstract要約: 本研究では, 特徴工学的手法を用いて, 高次・中等度な学術誌RAのマイクロレベル言語的特徴の抽出を試みた。
英文記事のコーパスから特徴選択手法を用いて,25の高関連特徴を抽出した。
その結果, 隣接文間の内容語重複, 第三者代名詞の使用, 助動詞, 時制, 感情語など24種類の言語的特徴が, 学術的影響の異なる雑誌記事に対して一貫した, 正確な予測を提供することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.975434908987426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: English research articles (RAs) are an essential genre in academia, so the
attempts to employ NLP to assist the development of academic writing ability
have received considerable attention in the last two decades. However, there
has been no study employing feature engineering techniques to investigate the
linguistic features of RAs of different academic impacts (i.e., the papers of
high/moderate citation times published in the journals of high/moderate impact
factors). This study attempts to extract micro-level linguistic features in
high- and moderate-impact journal RAs, using feature engineering methods. We
extracted 25 highly relevant features from the Corpus of English Journal
Articles through feature selection methods. All papers in the corpus deal with
COVID-19 medical empirical studies. The selected features were then validated
of the classification performance in terms of consistency and accuracy through
supervised machine learning methods. Results showed that 24 linguistic features
such as the overlapping of content words between adjacent sentences, the use of
third-person pronouns, auxiliary verbs, tense, emotional words provide
consistent and accurate predictions for journal articles with different
academic impacts. Lastly, the random forest model is shown to be the best model
to fit the relationship between these 24 features and journal articles with
high and moderate impacts. These findings can be used to inform academic
writing courses and lay the foundation for developing automatic evaluation
systems for L2 graduate students.
- Abstract（参考訳）: 英語の研究論文(RAs)は学術において不可欠なジャンルであり、学術書記能力の発展を支援するためにNLPを採用する試みは、過去20年でかなりの注目を集めている。
しかし、異なる学術的影響のRAの言語的特徴を調査するための特徴工学的手法を用いた研究は行われていない(高・モデレートな影響要因のジャーナルに掲載された高・モデレートな引用時間に関する論文)。
本研究では, 特徴工学的手法を用いて, 高次・中等度な学術誌RAのマイクロレベル言語的特徴の抽出を試みた。
英語雑誌記事のコーパスから, 特徴選択手法を用いて25項目の重要特徴を抽出した。
コーパスのすべての論文は、新型コロナウイルスの医療実験研究を扱う。
選択した特徴は、教師付き機械学習手法により、一貫性と精度の観点から分類性能を検証した。
その結果, 隣接文間の内容語重複, 第三者代名詞の使用, 助動詞, 時制, 感情語など24種類の言語的特徴が, 学術的影響の異なる雑誌記事に対して一貫した, 正確な予測を提供することがわかった。
最後に、ランダムな森林モデルが、これらの24の特徴とジャーナル記事の高次かつ適度な影響に適合する最良のモデルであることが示されている。
これらの知見は,l2大学院生のための自動評価システム開発の基礎を築いており,学術論文の執筆指導に活用できる。
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