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期刊文章详细信息

基于人工智能的期刊专家审稿系统编辑策略的优化研究    

AI-Based Editing Strategy Optimization of Journal Expert Reviewing System

  

文献类型:期刊文章

作  者:樊敏[1] 张文渲[1] 李红[1]

FAN Min;ZHANG Wen-xuan;LI Hong(Periodical Center,Taiyuan University of Technology,Taiyuan Shanxi 030024,China)

机构地区:[1]太原理工大学期刊中心,山西太原030024

出  处:《太原理工大学学报(社会科学版)》

年  份:2022

卷  号:40

期  号:6

起止页码:95-98

语  种:中文

收录情况:NSSD、RWSKHX、普通刊

摘  要:随着互联网、大数据、云计算等传播技术的发展,人工智能赋能传统出版行业,不断推动其进行数字化转型升级。文章针对学术期刊通过专家审稿系统实施同行评议的过程中出现的工作效率低下、交互冗余的问题,基于人工智能技术,利用笛卡尔遗传规划(Cartesian Genetic Programming, CGP)算法进化策略,建立数据驱动的编辑策略优化模型,对期刊的专家审稿系统进行了流程改造,有效地缩短了期刊的审稿时间,提升了编辑的工作效率,为学术期刊优化审稿流程提供了参考借鉴。

关 键 词:人工智能 审稿  编辑策略  笛卡尔遗传规划  

分 类 号:G237.5]

参考文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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