1 何为SCI大数据

• 和写SCI论文有什么关系？
• 利用这些大数据对我们写SCI论文有什么帮助吗？
• 到底应该怎么运用起来呢？自然语言处理技术—>对SCI 论文进行量化分析；
• 在写SCI论文的过程当中，对大量的相关文献进行阅读和系统的整理， 英文写作，需符合英文表达习惯；
• 对SCI论文进行量化分析：运用自然语言处理技术对SCI论文进行词频标注及提取；

2 如何运用SCI大数据

2.1 第一步：大数据的提取

• 读取PDF格式的文献，使用PDFbox 开源工具包自动对文献进行格式转换，将文献转换为txt 格式文档。
• 错位乱码：txt 中无法显示表格，表格中的文字混淆于正文里边；
• 对于文献的边角信息，比如作者、地址等，出现不同程度的混淆。
• 分析目前主流杂志社的文献格式，然后按照不同杂志社可能出现的错误进行初步的降噪处理。
• 去除文献中的页眉、引文等部分，提高文献的纯净度，这有利于后续的进一步处理，也能提高词汇标注的准确性。
  

2.2 第二步：处理大数据

• 用正则表达式技术，模糊匹配文献各个部分的标题。
  将文献按照Introduction、Experiment、Results and discussion、Conclusions 分成四大部分。
• 通过斯坦福大学自然语言处理工具箱对文献进行处理。
  比如，我们假设S 是某一个特定的句子，由一串有顺序的单词w1，w2，w3，…，wn 组成(n=句子的长度)， 建议同学们使用马尔科夫模型，假设某一词汇的词性只与前一个词有关，把问题简化。
• 计算各个词性出现的条件概率p[wn/(wn–1)]，完成词性标注。
  把概率最大的词性作为当前词汇的词性

2.3 第三步：对数据进行二次处理

• 对统计结果中

• 由于乱码等格式转换问题进行了二次识别，由此所产生的错误要删除；

• 在第一次降噪时没有识别到的错误，要将其删除。

• 提高结果的代表性
  建议只保留出现频率较高的词汇，把一些不常见的低频词汇，比如专有词汇、化学符号这些都可以删除，还有一些冠词也可以删除。

3 SCI“大数据”库

3.1 Introduction 部分

3.2 Experimental 部分

3.3 Results & Discussion 部分

3.4 Conclusions 部分

3.5 结论

有了这些SCI论文的高频词汇统计表，同学们在写SCI论文的时候就可以有选择性的进行使用，从而避免因为语言习惯不同而造成的错误。也可以帮助同学们提高学习效率。