软科学论文题名结构和因素分析

文章从调查某科学期刊论文及其题名实例入手，运用枚举归纳和数理统计方法，分析了现有科学论文题名的诸因素，提出了软科学论文（包括研究报告）题名结构由空间领域（科技）、对象内容和表达方式构成，优良的科学论文题名取决于立题鲜明、题文紧密、结构完整、词语恰当和简短、检索方便等因素。     

地矿科技论文题名英译常见谬误分析

基于国内外地矿核心期刊的400余篇论文题名的统计调查和研究分析,列举出地矿科技论文题名英译出现的一些主要问题:题名字数和内容、标点符号、缩略语、冗余词和地名等。在分析和列举已发表在国内地矿类核心期刊上论文英文题名错误的基础上,提出了正确的翻译方法。     

基于词表和N-gram算法的新词识别实验

目前未登录词问题仍然很大程度上影响着自动标引和信息检索的效率。本文提出了一种选择期刊论文的题名和摘要作为训练语料，利用N-gram算法切分和停用词典等过滤筛选的非专名的新词识别方法。该方法主要分为两步：先进行N元切分，保存关键词候选集并统计词频；然后进行一系列的过滤，主要有词频闽值限定、前停后停词典过滤、相邻词比较、子父串比较、抽词词典和过滤词典的过滤，最后进行人工判别。对实验结果的测评表明这一方法是简便易行的。训练语料可以不用全文，只用题名和摘要；在新词识别上，摘要可以代替题名。     

2006年国内科学学研究的词频分析与计量研究

运用词频统计法分析2006年国内5种科学学研究类核心期刊所发表的1000多篇论文的题名,得出论文题名中使用最多的前160个词及其频次,在一定程度上显示出科学学研究最关注的研究领域是"创新、技术、知识、管理、科技、发展、产业、科学"等,最关注的研究对象是"企业"。     

科技论文题名编辑加工质量调查与分析——以含有“正交试验法”的论文题名为例

以含有"正交试验法"的论文题名为研究对象,从语法结构的角度对其进行了归类和分析。结果表明:83.8%的论文题名形式上具有主谓宾结构,存在主谓搭配不当的问题;7.1%的论文题名具有名词词组作定语的偏正结构;6.7%的论文题名具有带状语的动宾结构;2.4%的论文题名具有介词词组作定语的偏正结构。认为含有"正交试验法"等类似的论文题名最好用介词词组作定语的偏正结构。     

农业科技论文标题中的常见问题及编辑要领

由于农业科技工作者大多精于实践而疏于文字，加之一些农业期刊编辑也不完全掌握科技论文的编辑要领，致使投稿乃至已经刊出的一些农业科技文章中，总标题（即题名）存在冗长哆嗦、笼统含糊、与内容宽窄不合或深浅不符、结构或语序不当、滥用“研究”一词等问题，层次标题存在结构不正确、与章节内容不相符、与文章题名的内容不相关、层级数太多、同一层次各个标题的表达方式或语气不一致、自然段前加标题序号等问题。为了给农业科技期刊的编辑同仁尤其是初出茅庐的青年编辑提供借鉴，举例分析了这些问题的具体表现形式和编辑修改要领。     

学术论文题名的语法规范性

根据学术论文题名的学术特点和学术信息交流的需要，主要从学术论文题名是否符合现代汉语的语法规范方面，分析了学术论文作者在撰写题名的过程中经常遇到的一些问题，提出了对题名进行语法修辞时的注意范围和方法。     

中国英语学习者二语写作中个案词汇使用特征研究——以all为例

以CLEC的数据为基础,以LOCNESS为参照语料库,研究了中国英语学习者二语写作中个案词汇all的使用特征。研究发现,中国英语学习者的二语写作中,all的词频变化不大;倾向于使用"前位限定词-中位限定词"的形式,而少用"前位限定词-后位限定词"的形式;在前-中-后位搭配中,all的误用情况主要体现为限定词单复数形式的误用;中国英语学习者all的使用特征已基本接近英语本族语学习者all的使用特征。     

科技期刊题名的翻译和编辑——CA对收录论文英文题名修改的启示

通过比较美国《化学文摘》（Chemical Abstracts，简称CA）2004年收录我国的25家师范大学学报自然科学版（以下简称《学报》）的668篇文摘英文题名与发表在《学报》的原英文题名，分析CA修改的原因，并与国际知名期刊英文题名进行比较，指出《学报》英文题名撰写存在的不足，即study of（on）等的泛滥、冠词的误用、专业术语问题、介词的使用、缩写问题等，并给出提高《学报》英文题名质量的措施。     

基于论文题名的知识驱动关系分析方法研究——以信息与知识传播研究领域为例

[研究目的]基于论文题名快速梳理特定研究领域中的概念,并确定概念所代表的知识之间驱动关系,有助于科学了解研究领域状况,为进一步寻找研究方向提供可能。[研究方法]以信息与知识传播研究领域为例,收集整理题名中包含“知识”研究论文元数据,在Stanford Parser的短语结构分析结果基础上,对驱动关系进行人工审定,并做边界调整、拆分和规范化,得到概念间的真实驱动关系数据,定义若干分析指标,以上述数据为基础构建加权有向图,并基于复杂网络分析和可视化技术分析展示在知识驱动方面具有不同特点的概念及驱动路径。[研究结论]该研究借鉴和发展共词分析方法,提出并实现了一种能够揭示研究领域概念之间有方向的知识驱动关系的方法,利用本方法可以发现不同概念在某一领域的驱动强度大小、特定的驱动路径和若干稳定或脆弱的概念团组。