基于智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统 - 提升科研效率的智能工具

本发明涉及一种论文管理系统的技术领域，具体涉及基于智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统及相应的运行方法。该系统通过深度学习模型对论文进行分析，实现论文领域识别推荐和热点词分析功能，以解决现有论文管理系统无法智能辅助使用者管理和分析论文的问题。该系统采用前后端分离、微服务架构等技术实现，并设计了论文热词管理系统的业务流程及热词搭配算法，能够有效地帮助科研人员进行研究工作。

随着中国科研工作者的增长和科研论文产出的增加，对于论文的热点词的分析的需要也越来越强烈。所以，研究深度学习进行热点词的分析具有重要意义。项目通过训练深度学习模型对论文进行分析，并把项目部署在服务器上。

1 研究目标 论文管理系统可以方便用户管理论文，但却不能智能的帮助用户管理论文和对论文进行分析。而现有的论文管理系统存在各种各样的问题和不方便，本课题的主要目的是研究出一种有效的论文类别智能推荐方案和一种热点词分析方案，以解决目前大多数已有的论文管理系统无法智能辅助使用者管理和分析论文的问题。

2 研究内容 本课题针对论文管理系统不智能问题，主要研究论文领域识别推荐问题和热点词分析问题。结合现有的关于文本分类的方法，本课题主要研究基于深度学习的论文领域识别推荐问题和论文热点词分析问题。 关于论文管理系统中的智能推荐问题和热点词分析问题，目前已经有了一部分学者做出了研究，但是大部分对于这两个问题的解决方案是比较简单，对热点词只是简单的统计，并没有对热点词进行科学的分析，而论文领域识别的准确率不高。本课题要解决的就是以上问题。

(三) 项目创新特色概述 该系统将实现以下功能，即为对已有系统的改进和创新。 (1) 目前深度学习发展迅速，与生活的结合程度也越来越高。但深度学习在论文管理方面的应用不太多。本项目将把论文管理与深度学习相结合，设计出一个具有智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统，以促进论文管理的发展。 (2) 本项目计划在Web端实现智能分析与智能识别的论文热词分析管理系统，在系统中对所提的智能论文领域识别功能和热点词分析功能进行验证，以验证两个算法的鲁棒性和可用性。

(四) 项目研究技术路线 在消化吸收国内外最新研究成果的基础上，强调理论先行，技术跟进的原则，密切关注本课题与本行业其他研究成果的联系，理论结合实践。从深度学习论文领域识别问题和论文热点词分析问题出发，设计出具体的论文领域识别算法和论文热点词分析算法，对论文领域识别算法和论文热点词分析算法进行有效和可行性验证，并实现基于上述算法的论文热词分析管理系统。 论文中的热词能够反映当前的研究热点和方向，以医学论文为背景，设计了基于前后端分离的医学论文热词管理系统,实现获取论文热词并显示和统计学科领域热词等功能。使用Vue、SpringBoot、SpringCloud和微服务架构等搭建系统并实现前后端分离。设计了论文热词管理系统的业务流程及热词搭配算法，应用结果表明:该系统达到了设计目标，助力科研人员研究工作。 针对论文领域识别问题，本课题在已有的研究基础上，结合已有的文本分类和论文领域识别方法，设计出正确率更高的分类算法。