Using citation networks to evaluate the impact of text length on keyword extraction (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: AMANCIO, DIEGO RAPHAEL - ICMC ; TOHALINO, JORGE ANDONI VALVERDE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1371/journal.pone.0294500
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE TEXTO; REDES COMPLEXAS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: San Francisco
- Date published: 2023
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
TOHALINO, Jorge Andoni Valverde e SILVA, Thiago Christiano e AMANCIO, Diego Raphael. Using citation networks to evaluate the impact of text length on keyword extraction. PLOS ONE, v. 18, n. 11, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0294500. Acesso em: 01 maio 2024. -
APA
Tohalino, J. A. V., Silva, T. C., & Amancio, D. R. (2023). Using citation networks to evaluate the impact of text length on keyword extraction. PLOS ONE, 18( 11), 1-17. doi:10.1371/journal.pone.0294500 -
NLM
Tohalino JAV, Silva TC, Amancio DR. Using citation networks to evaluate the impact of text length on keyword extraction [Internet]. PLOS ONE. 2023 ; 18( 11): 1-17.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0294500 -
Vancouver
Tohalino JAV, Silva TC, Amancio DR. Using citation networks to evaluate the impact of text length on keyword extraction [Internet]. PLOS ONE. 2023 ; 18( 11): 1-17.[citado 2024 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0294500 - On predicting research grants productivity via machine learning
- Using virtual edges to improve the discriminability of co-occurrence text networks
- Analyzing the relationship between text features and grants productivity
- Usando redes complexas e processamento de línguas naturais para caracterizar e classificar itens científicos
- Extractive document summarization using complex networks
- Comparing the topological properties of real and artificially generated scientific manuscripts
- Classificação de textos com redes complexas
- Authorship attribution via network motifs identification
- Labelled network subgraphs reveal stylistic subtleties in written texts
- Authorship recognition via fluctuation analysis of network topology and word intermittency
Informações sobre o DOI: 10.1371/journal.pone.0294500 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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