投稿选刊也能靠AI了，我不允许你不发觉！

写：SCIX 来源：小张聊科研平台的“ Paper 私人秘书”社会大众号，微信社会大众号“ Paper 私人秘书 ”即可追捧/打印追捧见文末

我们究竟，月出版文里，选对周报很关键，研究者、编辑及审稿人在确定研究结果和月出版最大限度之间的一般性时都需要考虑，文稿的以下内容否具备学术期刊的既定正向？也就是说，否具备学术期刊的“最大限度和全域”，今天我们通过一篇月出版于国际科学数据分析周报“Scientometrics”的大数据数理逻辑模型的文里解释这种大数据平台是如何根据文里完全一致文档必需给定的周报。

如布示意图，本文通过纳入 2010 年至 2019 年在 20 个顶级学术期刊上月出版的16,803 篇文里的摘录，并紧密结合机器修习方法，形出自然语言分类插值，并通过统筹数理逻辑模型将已月出版的以下内容（摘录）与学术期刊概要给定，找到准确率高将近 80%。

布1. 数理逻辑模型紧密结合流程

1.常用机器修习的统筹修习工具

本文通过常用统筹修习插值来创建假设数理逻辑模型，修习插值旨在于找到和建模最大限度不同之处（假设不同之处，即学术期刊）与其他不同之处（即后缀及其频率）之间的间的关系，通过词嵌入的方法将词可定义出算子矢量。通过将后缀转成为嵌入，可以以大写字母范例对后缀的范例化关键性来进行建模，从而对其执行数理逻辑运算，最终会得出一个假设的数值，因此我们可以常用已月出版的自然语言来假设它们月出版在哪些学术期刊上。

2.紧密结合数理逻辑模型

2.1 纳入抽取：所写纳入了2010 年至 2019 年在 20 个顶级学术期刊上月出版的16,803 篇文里的摘录作为抽取；

2.2 将摘录被转成为大写字母不同之处矢量：为了更好地给定概念之间的概念，此步骤封禁了后缀冠词和后缀，例如简单复数和现在或基本上时范例，留下动词范例，以意味着自然语言分类准确的情况下降低计算复杂度并提高插值性能；布2里的“大提琴”布 推测了每个学术期刊摘录的主数据分布。大提琴的大小代表摘录里不同动词的数量（大提琴越长，动词越多样），跨度代表动词出现的频率。大提琴的较少部分推测出现频率更高的动词。

布2. 每个学术期刊的动词分布

2.3 不同之处提取和重构，概要的准备和常用：为了对学术期刊概要部分来进行分类，并来进行重构（标记化、小写、弃用语封禁和动词提取），并通过自然语言聚类非常和查找范例化上更类似于的概要和摘录；如表1示意图，根据被分析的自然语言材料（摘录或摘录），找到四个可以非常的炮兵部队，且大多数理逻辑术期刊都被资源分配到相同的炮兵部队。此步骤可意味着数理逻辑模型的终点与纳入抽取的矢量处在同一识别层面。

表1. 学术期刊概要和摘录的聚类

2.4 开发计划给定数理逻辑模型的插值，并评估插值：所写通过常用 boosting 或 bagging 技术开发计划组合多个修习数理逻辑模型的插值，而分类数据集被分出两个子集，70% 的观察主要用途紧密结合数理逻辑模型，30% 主要用途次测试数理逻辑模型的正确地性，通过计算，数理逻辑模型在3354 个案例里正确地分类了2700个案例，因此，数理逻辑模型的总体准确率为 80%。

2.5 来进行假设：所写常用开发计划的数理逻辑模型，假设学术期刊概要否可也就是说于三组已月出版的文里以检查学术期刊的自我阐述在范例化上否与近期必需月出版的文里相也就是说。如布3示意图，对于 25% 的学术期刊，他们的文里也可以在其他地方月出版，比如说，学术期刊A是示范学术期刊，而学术期刊B是也就是说课题的专业人士学术期刊，这也告诉他我们，在我们写稿时，可以有示范学术期刊和专业人士学术期刊的不用必需。

布3. 根据已月出版的摘录和学术期刊概要来进行的数理逻辑模型分类

综上所述，本文通过给定文里摘录和学术期刊概要来进行数理逻辑模型计算分析，并通过自然语言数据的计算机辅助分析紧密结合了数理逻辑模型插值，而这种插值可帮助我们更好的必需最大限度学术期刊。

因此，我们在写稿在此之后需要请注意：

1. 在写稿时，比对最大限度学术期刊概要和写稿文里的给定度；

2. 通过一些出熟的写稿学术期刊私人秘书，回传文里题目摘录，给予给定的学术期刊。

原文镜像：_xZMQZ7zKa8w

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