一种期刊投稿方法和系统与流程

1.本说明书涉及推荐技术领域，特别涉及一种期刊投稿方法和系统。


背景技术：

2.随着科学研究的发展与深入，也诞生了数量众多的期刊。投稿时不同的文章适合的期刊可能不同，期刊选择不当不仅可能延长发表时间，甚至可能造成文章无法顺利发表。
3.因此，需要一种期刊投稿方法和系统，帮助用户确定适合文章投递的期刊。


技术实现要素：

4.本说明书一个或多个实施例提供一种期刊投稿方法，所述方法由处理器执行，包括：获取文章初稿；对所述文章初稿进行分割，确定所述文章初稿中的多个部分；基于所述多个部分中的至少一个，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊。
5.本说明书实施例之一提供一种期刊投稿系统，包括：获取模块，用于获取文章初稿；分割模块，用于对所述文章初稿进行分割，确定所述文章初稿中的多个部分；第一确定模块，用于基于所述多个部分中的至少一个，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊。
6.在一些实施例中，所述期刊投稿系统还包括：第二确定模块，用于基于所述多个部分中的至少一个，确定对所述文章初稿进行修改的目标修改意见；第三确定模块，用于基于所述目标修改意见，确定所述文章初稿对应的目标文章，其中，所述目标文章为所述文章初稿修改后的，适用于投递所述目标投递期刊的文章。
7.本说明书一个或多个实施例提供一种期刊投稿装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如上实施例所述的期刊投稿方法。
8.本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如上实施例所述的期刊投稿方法。
附图说明
9.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
10.图1是根据本说明书一些实施例所示的期刊投稿系统的应用场景示意图；
11.图2是根据本说明书一些实施例所示的期刊投稿系统的示例性模块图；
12.图3是根据本说明书一些实施例所示的期刊投稿方法的示例性流程图；
13.图4a是根据本说明书一些实施例所示的基于对话模式的语言模型确定候选期刊的示意图；
14.图4b是根据本说明书一些实施例所示的基于对话模式的语言模型确定投中率的示意图；
15.图4c是根据本说明书一些实施例所示的基于对话模式的语言模型确定候选评分信息的示意图；
16.图5是根据本说明书一些实施例所示的确定目标文章的示例性流程图；
17.图6是根据本说明书另一些实施例所示的确定目标文章的示例性流程图。
具体实施方式
18.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
19.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
20.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
21.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
22.用户在进行文章投稿时，面对数量众多的期刊时，可能无法快速准确地确定适合的期刊进行投稿。在本说明书的一些实施例中，提供一种期刊投稿方法和系统，快速、准确的对各个期刊进行分析，确定适合文章投递的期刊。
23.图1是根据本说明书一些实施例所示的期刊投稿系统的应用场景示意图。
24.在一些实施例中，如图1所示，期刊投稿系统100(以下简称系统100)可以包括处理器110、终端设备120、网络130、存储设备140和文章初稿150。
25.处理器110可以处理从终端设备120、网络130和存储设备140获取的各种信息、数据、指令。例如，处理器110可以从终端设备120获取用户的各种操作指令、信息、数据。又例如，处理器110可以基于获取的用户的各种操作指令、信息、数据确定适合其文章初稿投递的目标投递期刊。在一些实施例中，处理器110可以包括中央处理单元(cpu)、数字信号处理器(dsp)、片上系统(soc)、微控制器单元(mcu)等和/或其任意组合。在一些实施例中，处理器110可以包括计算机、用户控制台、单个服务器或服务器组等。服务器组可以是集中式或分布式的。在一些实施例中，处理器110可以是本地的或远程的。例如，处理器110可以经由网络130访问存储在终端设备120和/或存储设备140中的信息和/或数据。又例如，处理器110可以直接连接终端设备120和/或存储设备140访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，处理器110可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布式云、云间、多云等，或其任意组合。
26.终端设备120可以向用户显示适合其文章初稿投递的目标投递期刊。在一些实施例中，用户还可以通过终端设备120输入文章初稿等。终端设备120可以包括移动设备、平板计算机、笔记本计算机等或其任意组合。
27.网络130可以包括促进系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。在一些实施例中，一个或以上系统100的组件(例如，处理器110、终端设备120、存储设备140)可以通过网络130与系统100的一个或以上其他组件通信信息和/或数据。在一些实施例中，网络130可以是和/或包括公共网络、私有网络、广域网(wan)、有线网络、无线网络、蜂窝网络、帧中继网络、虚拟专用网、卫星网络、电话网络、路由器、集线器、交换机等或其任意组合。在一些实施例中，网络130可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络130可以包括诸如基站和/或互联网交换点之类的有线和/或无线网络接入点，系统100的一个或以上组件可以通过这些接入点连接到网络130以交换数据和/或信息。
28.存储设备140可以存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备140可以存储从终端设备120和/或处理器110获取的数据，例如用户输入的文章初稿等。在一些实施例中，存储设备140可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写内存、只读内存(rom)等或其任意组合。在一些实施例中，存储设备140可在云平台上执行。在一些实施例中，存储设备140可以连接到网络130以与系统100的一个或以上其他组件(例如，处理器110、终端设备120)通信。在一些实施例中，存储设备140可以是处理器110的一部分。
29.文章初稿150可以是用户需要投稿的文章。用户可以将文章初稿输入终端设备120，并通过网络发送给处理器110和/或存储设备140。处理器110可以对文章初稿150进行分析处理后，为用户推荐目标投递期刊和/或提供目标修改意见。
30.应该注意的是，上述描述仅出于说明性目的而提供，并不旨在限制本说明书的范围。对于本领域普通技术人员而言，在本说明书内容的指导下，可做出多种变化和修改。可以以各种方式组合本说明书描述的示例性实施例的特征、结构、方法和其他特征，以获取另外的和/或替代的示例性实施例。然而，这些变化与修改不会背离本说明书的范围。
31.图2是根据本说明书一些实施例所示的期刊投稿系统的示例性模块图。
32.在一些实施例中，期刊投稿系统的处理器110可以包括获取模块111、分割模块112和第一确定模块113。
33.获取模块111可以用于获取文章初稿。
34.分割模块112可以用于对文章初稿进行分割，确定文章初稿中的多个部分。
35.第一确定模块113可以用于基于多个部分中的至少一个，确定适合文章初稿投递的目标投递期刊。
36.在一些实施例中，第一确定模块113还可以用于基于多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语，通过期刊推荐模型，确定适合文章初稿投递的目标投递期刊。其中，推荐期刊提示语与确定适合文章初稿投递的期刊相关，期刊推荐模型为基于对话模式的语言模型。
37.在一些实施例中，第一确定模块113还可以进一步用于基于多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语，通过期刊推荐模型，生成适合文章初稿投递的多个候选期刊和各个候选期刊对应的期刊信息；基于多个候选期刊中每一个对应的期刊信息，从多个候选期刊中确定目标投递期刊。
38.在一些实施例中，期刊投稿系统的处理器110还可以进一步包括第二确定模块114和第三确定模块115。
39.第二确定模块114可以用于基于多个部分中的至少一个，确定对文章初稿进行修改的目标修改意见。
40.在一些实施例中，第二确定模块114还可以进一步用于基于多个部分中的至少一个以及目标投递期刊，确定第一修改意见；基于多个部分中的至少一个，确定第二修改意见；基于第一修改意见以及第二修改意见，确定文章初稿对应的文章修改稿；基于文章核稿模型对文章修改稿进行处理，确定针对于文章修改稿的第三修改意见。其中，文章核稿模型为语言模型。
41.第三确定模块115可以用于基于目标修改意见，确定文章初稿对应的目标文章。其中，目标文章为文章初稿修改后的，适用于投递目标投递期刊的文章。
42.在一些实施例中，除上述实施例中所描述的获取模块111、分割模块112、第一确定模块113、第二确定模块114和第三确定模块115以外，系统100中还可以包括其他多个模块，如具有存储功能的存储模块、输入/输出模块等。
43.关于以上所示的期刊投稿系统的处理器110的各模块的具体描述，可以参考本说明书流程图部分，例如，图3、图5、图6及其相关说明。
44.需要注意的是，以上对于期刊投稿系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图2中披露的获取模块111、分割模块112、第一确定模块113、第二确定模块114和第三确定模块115可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，第一确定模块113、第二确定模块114和第三确定模块115可以是同一个模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
45.图3是根据本说明书一些实施例所示的期刊投稿方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程300可以由处理器执行。如图3所示，流程300包括下述步骤。
46.步骤310，获取文章初稿。
47.文章初稿是指用户输入的需要投稿的文章。处理器可以基于用户输入获取文章初稿。
48.步骤320，对文章初稿进行分割，确定文章初稿中的多个部分。
49.在一些实施例中，处理器可以对文章初稿进行分割，确定文章初稿的多个部分。示例性的，处理器可以将文章初稿分割为题目、摘要、前言/介绍、研究方法、研究结果、讨论等六个部分。处理器可以基于多种预设算法/规则(例如，正则匹配、关键词匹配等)对文章初稿进行分割，获得文章初稿中的多个部分。
50.步骤330，基于多个部分中的至少一个，确定适合文章初稿投递的目标投递期刊。
51.目标投递期刊是指适合文章初稿投递的期刊。目标投递期刊可以基于期刊的投中率、发表时间(包括文章从投递到发表的时间)、期刊等级(如普通期刊、核心期刊等)等中的一个或多个确定。例如，用户选择投中率时，处理器可以将投中率超过阈值的期刊确定为目标投递期刊。又例如，用户选择投中率和期刊等级时，处理器可以将投中率超过阈值、期刊等级最高的期刊确定为目标投递期刊。
52.在一些实施例中，处理器可以基于文章初稿的多个部分中的至少一个，通过多种方法确定目标投递期刊。例如，处理器可以基于搜索引擎算法，构建对文章初稿的多个部分中的至少一个(如题目、摘要等)的搜索，确定目标投递期刊。
53.在一些实施例中，处理器还可以基于多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语，通过期刊推荐模型，确定适合文章初稿投递的目标投递期刊。
54.期刊推荐模型可以用于为用户推荐适合文章初稿投递的期刊。期刊推荐模型可以包括基于对话模式的语言模型(language model，lm)。例如，期刊推荐模型可以为大语言模型中基于对话模式的gpt(generative pre-trained transformer)模型。在一些实施例中，期刊推荐模型的输入可以包括文章初稿的多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语。
55.可以理解的是，当期刊推荐模型为基于对话模式的语言模型时，其自身不需要再进行训练。如图4a-图4c所示，模型使用时通过对话方式进行，输入中可以包括要处理的内容(如文章初稿的多个部分中的至少一个)和推荐期刊提示语；对话可以包括多轮，前面轮次的对话内容可以作为后续输出的参考(如图4a的对话内容可以作为图4b、图4c的输出的参考等)。图4a中的“模型”是指期刊推荐模型，后文图4b、图4c中的“模型”亦指期刊推荐模型。
56.推荐期刊提示语是与确定适合文章初稿投递的期刊相关的提示语。推荐期刊提示语可以通过用户输入确定。
57.可以理解的是，通过将推荐期刊提示语输入期刊推荐模型，可以使期刊推荐模型了解用户的需求(如文章投递需求等)，从而使得期刊推荐模型的输出能够满足用户的需求。
58.在一些实施例中，推荐期刊提示语不同，期刊推荐模型对应输出内容不同。
59.在一些实施例中，推荐期刊提示语可以分一次或多次输入期刊推荐模型。如图4a、图4b所示，在输入文章初稿的多个部分中的至少一个(如题目、摘要等)的前提下，处理器可以先将推荐期刊提示语“从期刊类别、期刊等级、jcr分区、第一预设时间段内(如，近3年)的影响因子、第二预设时间段内(如，近10年)发表相似文章的数量统计等方面，确定适合具有前述题目以及摘要的文章投递的期刊”输入期刊推荐模型，确定一个或多个适合文章初稿投递的期刊；再将推荐期刊提示语“确定前述期刊的投中率”输入期刊推荐模型，确定前述各个期刊的投中率。
60.在一些实施例中，期刊推荐模型的输出可以仅包括目标投递期刊或候选期刊的期刊名称，对应的，推荐期刊提示语可以仅与文章初稿的多个部分中的至少一个相关。以gpt模型为例，向期刊推荐模型输入文章初稿的题目和摘要后，当用户输入的推荐期刊提示语包括“为我推荐适合前述题目以及摘要的文章投递的m个期刊”类似的语句时，期刊推荐模型可以输出对应数量的候选期刊，由用户选择确定目标投递期刊；当用户输入的推荐期刊提示语包括“为我推荐适合前述题目以及摘要的文章投递的1个期刊”、“为我推荐最适合前述题目以及摘要的文章投递的期刊”类似的语句时，期刊推荐模型可以直接输出目标投递期刊。当用户输入提示语中不涉及推荐的期刊数量时，期刊推荐模型可以输出预设数量的候选期刊，供用户选择，可以为用户提供更满足其需求的目标投递期刊。其中，候选期刊是指候选的作为目标投递期刊的期刊。
61.在一些实施例中，期刊推荐模型的输出还可以进一步包括目标投递期刊或候选期
刊的期刊信息，对应的，推荐期刊提示语除包括与文章初稿的多个部分中的至少一个相关的内容外，还可以包括用户关心的至少一个期刊信息。
62.期刊信息是指与期刊推荐模型输出的期刊(包括候选期刊和目标投递期刊)相关的信息。期刊信息可以包括期刊类别、期刊等级、期刊引文报告(journal citation reports，jcr)分区、第一预设时间段内的影响因子、第二预设时间段内发表相似文章的数量统计等中的一种或多种。
63.继续以gpt模型为例，参见图4a，当用户输入的推荐期刊提示语包括“从期刊类别、期刊等级、jcr分区、近3年影响因子、近10年发表相似文章的数量统计等方面，确定适合具有前述题目以及摘要的文章投递的期刊”类似的语句时，期刊推荐模型可以输出预设数量(或用户需求数量)的候选期刊，以及每一个候选期刊对应的期刊信息。
64.可以理解的是，当期刊推荐模型的输出包括期刊信息时，其可以综合评判期刊质量，高效确定适合文章初稿投递的期刊，提高推荐效果。
65.在一些实施例中，当期刊推荐模型的输出包括期刊信息时，处理器还可以基于多个候选期刊中每一个对应的期刊信息，从多个候选期刊中确定目标投递期刊。例如，处理器可以将多个候选期刊以及每一个候选期刊对应的期刊信息发送至终端设备，供用户选择，并基于用户选择确定目标投递期刊。
66.在本说明书的一个或多个实施例中，结合期刊信息生成多个候选期刊，为用户提供多个不同的选择，用户可以进一步根据自身需要，确定目标投递期刊。
67.在一些实施例中，期刊推荐模型的输出还可以包括目标投递期刊或候选期刊的投中率。其中，投中率为文章投递后发表的概率。
68.在一些实施例中，当期刊推荐模型确定多个候选期刊后，可以获取用户再次输入的推荐期刊提示语，从而确定目标投递期刊或候选期刊的投中率。参见图4b，当期刊推荐模型确定多个候选期刊后，用户还可以输入类似“确定前述期刊的投中率”的推荐期刊提示语，期刊推荐模型可以进一步输出各个候选期刊的投中率。
69.在一些实施例中，期刊推荐模型也可以在确定候选期刊时，同时确定各个候选期刊的投中率。例如，当推荐期刊提示语包括“从期刊类别、期刊等级、jcr分区、近3年影响因子、近10年发表相似文章的数量统计、投中率等方面，确定适合具有前述题目以及摘要的文章投递的期刊”，期刊推荐模型输出各个候选期刊，及其对应的期刊信息和投中率。
70.在本说明书的一些实施例中，先确定适合文章初稿投递的期刊，再进一步确定每一个期刊的投中率，可以减少模型单次计算的运算量，减少用户等待时间；在本说明书的另一些实施例中，通过模型在确定适合文章初稿投递的期刊的同时，确定每个期刊的投中率，可以一次性快速地确定适合投递的期刊和对应的投中率，减少用户操作。
71.在一些实施例中，处理器可以基于各个候选期刊对应的投中率以及期刊信息，从多个候选期刊中确定目标投递期刊。处理器可以获取文章初稿的目标投递需求；基于目标投递需求，确定各个候选期刊的投中率的第一权重以及期刊信息的第二权重；针对多个候选期刊中每一个，基于第一权重、该候选期刊对应的投中率、第二权重以及该候选期刊对应的期刊信息，确定该候选期刊对应的候选评分信息；基于各个候选期刊对应的候选评分信息，从多个候选期刊中确定目标投递期刊。
72.目标投递需求是指用户在进行文章投递时的侧重需求等。例如，目标投递需求可
以表征用户在投递文章时更侧重期刊等级或更侧重投中率等。目标投递需求可以基于用户输入的推荐期刊提示语确定。目标投递需求也可以表征用户对期刊信息中的其他信息的侧重情况，如jcr分区、近3年影响因子等，在此不做限定。
73.以gpt模型为例，参见图4c，在确定多个候选期刊后及其投中率后，用户可以进一步输入推荐期刊提示语，例如“基于期刊等级和投中率综合考虑，确定前述多个期刊的推荐评分，其中，期刊等级是更重要的”，则可以确定目标投递需求为更侧重期刊等级。类似地，当用户输入的推荐期刊提示语包括更侧重投中率的语句时，可以确定目标投递需求为更侧重投中率。
74.在一些实施例中，处理器可以基于目标投递需求确定第一权重和第二权重。例如，当目标投递需求为更侧重期刊信息时，可以设置第二权重大于第一权重；又例如，当目标投递需求为更侧重投中率时，可以设置第二权重小于第一权重。其中，第一权重和第二权重具体参数可以根据目标投递需求，通过预设规则或期刊推荐模型进行内部分析处理确定。
75.在一些实施例中，对于多个候选期刊中每一个，处理器可以基于第一权重、该候选期刊对应的投中率、第二权重以及该候选期刊对应的期刊信息，确定该候选期刊对应的候选评分信息。
76.候选评分信息是指候选期刊的推荐评分信息。例如，图4c中，期刊a的候选评分信息为k1。
77.在一些实施例中，期刊推荐模型的输出还可以包括候选期刊对应的候选评分信息。
78.继续参见图4c，用户输入推荐期刊提示语“基于期刊等级和投中率综合考虑，确定前述多个期刊的推荐评分，其中，期刊等级是更重要的”后，对于多个候选期刊的每一个，期刊推荐模型可以对该候选期刊对应的第一权重、投中率、第二权重以及期刊等级进行分析，输出其对应的候选评分信息。示例性的，分析方法可以包括加权求和等。
79.在一些实施例中，处理器还可以基于各个候选期刊对应的候选评分信息，从多个候选期刊中确定目标投递期刊。例如，处理器可以将候选评分信息最高的候选期刊确定为目标投递期刊，并对用户进行推荐。又例如，处理器可以将候选评分信息高于预设数值的多个候选期刊发送给用户，并基于用户选择确定目标投递期刊。
80.值得说明的是，当文章初稿的质量低于核心期刊的要求，若用户直接根据候选期刊中的期刊信息，选择核心期刊进行投递可能导致退稿；又例如，当文章初稿的质量高于核心期刊的要求，若用户直接根据候选期刊中的投中率，选择普刊进行投递，可能导致达不到用户的投稿目标。在本说明说明书的一个或多个实施例中，由不同文章初稿的质量不同，综合各个候选期刊的期刊信息以及投中率考虑，可以更全面地确定目标推荐期刊，提高期刊投稿推荐的效果；此外，综合投中率、期刊类型以及用户的目标投递需求等多个因素进行分析，快速而准确地确定目标投递期刊，且目标投递期刊可以更贴近用户的投稿需求，提升用户满意度。
81.在本说明书的一个或多个实施例中，通过基于对话模式的语言模型对文章初稿的多个部分中的至少一个进行处理，可以快速准确地确定目标推荐期刊，且避免复杂的模型训练过程；此外，通过基于对话模式的语言模型，结合大规模语料库，进行期刊推荐，可以实现文章的多语言理解、多模态理解、多领域知识理解，帮助研究者更精准、更高效地发表科
研成果。
82.应当注意的是，上述有关流程300的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程300进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
83.不同的期刊的投递要求可能不同，在确定目标投递期刊后可能需要对文章初稿进行修改。为快速、准确、高效地对文章初稿进行修改，本说明书的另一些实施例，可以为用户提供对文章初稿进行修改的目标修改意见，并进一步确定目标文章。
84.图5是根据本说明书一些实施例所示的确定目标文章的示例性流程图。在一些实施例中，流程500可以由处理器执行。如图5所示，流程500包括下述步骤。
85.步骤510，基于文章初稿多个部分中的至少一个，确定对文章初稿进行修改的目标修改意见。
86.目标修改意见是指对文章初稿的研究内容和/或形式进行修改的意见。
87.在一些实施例中，处理器可以进行建模或采用各种数据分析算法，例如回归分析法、判别分析法等，对文章初稿的多个部分中的至少一个进行分析处理，确定对文章初稿进行修改的目标修改意见。
88.在一些实施例中，目标修改意见还可以包括对文章初稿的文章内容、形式等多个方面进行修改的第一修改意见、第二修改意见以及第三修改意见中的至少一个。关于第一修改意见、第二修改意见以及第三修改意见的更多内容可以参见图6及其相关描述。
89.在一些实施例中，处理器还可以基于文章初稿的多个部分中的至少一个以及目标投递期刊，确定目标修改意见(包括第一修改意见、第二修改意见以及第三修改意见中的至少一个)，并基于目标修改意见确定目标文章。相关内容的更多说明可以参见图6。
90.在本说明书的一个或多个实施例中，对文章初稿的修改意见包括对文章内容、形式等多个方面的修改，可以使修改后的文章更加符合目标投递期刊的要求，获得更好的修改效果，增加投中率。
91.步骤520，基于目标修改意见，确定文章初稿对应的目标文章。
92.目标文章是指对文章初稿修改后的，适用于投递目标投递期刊的文章。
93.在一些实施例中，处理器可以基于目标修改意见对文章初稿进行修改后确定目标文章。
94.在一些实施例中，文章初稿还可以基于第一修改意见、第二修改意见以及第三修改意见确定，相关说明的详细内容可以参见图6。
95.图6是根据本说明书另一些实施例所示的确定目标文章的示例性流程图。在一些实施例中，流程600可以由处理器执行。如图6所示，流程600包括下述步骤。
96.步骤610，基于文章初稿多个部分中的至少一个以及目标投递期刊，确定第一修改意见。
97.第一修改意见为针对目标投递期刊的期刊格式对文章初稿进行修改的修改意见。第一修改意见可以包括一个或多个修改意见。在一些实施例中，第一修改意见可以包括文章初稿的题目、摘要、全文字数、以及具体内容(包括研究方法、研究结果、讨论等)是否符合目标投递期刊的要求的修改意见。以摘要字数超过目标投递期刊的要求为例，第一修改意见可以包括“摘要部分不符合目标投递的要求，请将字符数限制在n以内”等。在一些实施例
中，第一修改意见还可以是对文章初稿针对目标投递期刊的期刊格式要求进行修改后的修改结果。
98.在一些实施例中，处理器可以基于文章初稿的多个部分中的至少一个以及目标投递期刊，通过预设规则(如向量匹配等方法)确定第一修改意见。
99.在一些实施例中，处理器还可以基于文章初稿的多个部分中的至少一个以及目标投递期刊通过lm模型，确定第一修改意见。处理器可以将文章初稿的多个部分中的至少一个、目标投递期刊以及第一修改提示语输入lm模型，输出为第一修改意见。第一修改提示语为与针对目标投递期刊的期刊格式对文章初稿进行修改相关的提示语。例如，第一修改提示语可以包括“根据xxx期刊的期刊格式对输入的文章的格式进行修改”。
100.步骤620，基于文章初稿多个部分中的至少一个，确定第二修改意见。
101.第二修改意见为针对文章初稿中语法格式的修改意见。第二修改意见可以包括语法修改、超长语句判断，并给定对应的修改意见。在一些实施例中，第二修改意见还可以是对文章初稿的语法、语病以及超长句等进行修改后的修改结果。第二修改意见可以包括一个或多个修改意见。
102.在一些实施例中，第二修改意见可以基于文章初稿的多个部分中的至少一个确定。例如，处理器可以对文章初稿的多个部分中的至少一个，进行语病修改、语法修改、超长句判断等，并给出对应的修改意见。
103.在一些实施例中，第二修改意见可以基于lm模型确定，也可以基于其他机器学习模型确定。以基于gpt模型确定第二修改意见为例，处理器可以将文章初稿的多个部分中的至少一个以及第二修改提示语输入lm模型，输出为第二修改意见。
104.第二修改提示语是指与文章初稿中语法格式的修改意见相关的提示语。例如，第二修改提示语可以包括“对输入的文章的语法、语病和超长句等进行判断和修改”。第二修改提示语可以用于确定第二修改意见。
105.以基于gpt模型对超长句进行判断和修改为例，gpt模型可以以句号和句号之间的间隔为一个整句，判断整句的字符数，若字符数超过k，则判断该句为超长句，第二修改意见可以包括“修改意见n：xxx句为超长句，请缩短该句”。在一些实施例中，gpt模型的输出还包括对文章初稿中的语句进行修改的参考。例如，gpt模型还可以在论文数据库中搜索与该超长句表述相当的案例句，并给出案例句来源期刊、期刊影响因子、jcr分区、选择影响因子排名中前预设数量的期刊中的案例句给用户作为修改参考。
106.步骤630，基于第一修改意见以及第二修改意见，确定文章初稿对应的文章修改稿。
107.文章修改稿是指对文章初稿进行格式、语法等修改后文章。
108.在一些实施例中，处理器可以基于第一修改意见和第二修改意见，确定文章修改稿。例如，处理器可以自动基于第一修改意见和第二修改意见对文章初稿进行修改，确定文章修改稿；又例如，处理器可以将第一修改意见和第二修改意见发送给用户参考，由用户自行修改，处理器可以获取用户的修改的结果，并将其作为文章修改稿；再例如，处理器可以将第一修改意见和第二修改意见发送给用户，用户选择其中的部分或全部修改意见后，处理器基于用户选择的修改意见对文章初稿进行修改后确定文章修改稿。
109.步骤640，基于文章核稿模型对文章修改稿进行处理，确定针对于文章修改稿的第
三修改意见。
110.第三修改意见为针对文章初稿中研讨内容的修改意见。研讨内容可以包括文章初稿的实质内容，如研究方法、研究结果、讨论等，对应的，第三修改意见可以包括研究方法合理性识别、提高文章质量的建议等中的一种或多种。
111.在一些实施例中，第三修改意见可以基于文章核稿模型对文章修改稿进行处理确定。文章核稿模型可以是lm模型。以文章核稿模型为gpt模型为例，处理器可以将文章修改稿以及第三修改提示语输入文章核稿模型，输出第三修改意见。
112.第三修改提示语是指与文章初稿中研讨内容的修改意见相关的提示语。例如，第三修改提示语可以包括“对输入的文章的研究方法合理性进行识别，并给出提高文章质量的建议，其中，提高文章质量的建议可以参考xx论文数据库”。第三修改提示语可以用于确定第三修改意见。
113.在一些实施例中，文章核稿模型也可以包括预先训练好的bert(bidirectional encoder representations from transformers)模型。在一些实施例中，bert模型可以用于进行研究方法合理性识别。例如，处理器可以将文章初稿的多个部分中的至少一个输入bert模型，bert模型输出该文章初稿的研究方法合理值。进一步地，bert模型还可以输出文章初稿的多个部分中的每一个的研究方法合理值。
114.bert模型可以是基于预训练加微调模式的语言模型。bert模型包括通用特征提取层和任务输出层。通用特征提取层可以使用各种已经训练好的特征提取模型进行，例如bert模型的预训练部分。任务输出的结果可以通过任务处理层，基于通用特征提取部分提取的特征来确定。任务处理层可以是神经网络，或者其他结构。
115.在一些实施例中，处理器还可以对bert模型的任务处理层进行微调(训练)，使其能实现文章初稿研究方法合理性识别。微调时可以基于原始训练数据通过通用特征提取层形成任务处理层的训练数据，基于标签通过监督学习进行训练。其中，原始训练数据可以包括多篇其他文章，标签可以是每篇文章对应的研究方法合理值，可以由人工标注确定。
116.在本说明书的一些实施例中，通过预训练加微调模式的bert模型，可以实现快速准确地理解文章初稿的自然语言，免去复杂的理解自然语言的训练过程，此外，通过微调的方法可以使bert模型适应用户的使用需求，更准确地确定文章初稿的研究方法是否合理。
117.步骤650，基于第三修改意见以及文章修改稿，确定文章初稿对应的目标文章。
118.在一些实施例中，处理器可以基于第三修改意见以及文章修改稿确定目标文章。例如，处理器可以自动基于第三修改意见对文章修改稿进行修改，确定目标文章；又例如，处理器可以将第三修改意见以及文章修改稿发送给用户参考，由用户自行修改，处理器可以获取用户的修改的结果，并将其作为目标文章；再例如，处理器可以将第三修改意见以及文章修改稿发送给用户，用户选择其中的部分或全部修改意见后，处理器基于用户选择的修改意见对文章修改稿进行修改后确定目标文章。
119.确定目标文章后，需要将目标文章向目标投递期刊进行投递。在一些实施例中，处理器可以直接将目标文章投递至目标投递期刊。
120.在一些实施例中，处理器还可以将目标文章再执行流程300和/或流程600，直至目标文章满足预设条件时，将满足预设条件的目标文章进行投递。示例性的，预设条件可以包括向目标投递期刊的投中率大于第一预设阈值；又例如，预设条件可以包括目标投递期刊
的候选评分信息大于第二预设阈值等。
121.在本说明书的一些实施例中，通过将目标文章再执行流程300和/或流程600直至目标文章满足预设条件，获取满足预设条件的目标文章，可以进一步地提高文章的投中率的同时，使得确定的目标投递期刊更符合用户的需要，获得更好的投递期刊推荐效果。
122.在本说明书的一个或多个实施例中，在对文章初稿的语法、格式进行修订的同时，通过lm模型给出提高文章质量的修改建议，使其适合目标投递期刊，加快投递进程，可以进一步满足用户的投稿需求，提高投中率。
123.本说明书的一些实施例中还提供一种期刊投稿装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如上任一实施例所述的期刊投稿方法。
124.本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如上任一实施例所述的期刊投稿方法。
125.本说明书一些实施例所述的一种期刊投稿方法和系统，至少可以取得以下效果：(1)在对用户进行目标投稿期刊推荐的同时，还可以基于目标修改意见对文章的格式、语法、质量等进行修改，结合大规模论文数据库、期刊数据库、审稿意见数据库，将需要投稿的文章作为lm的输入进行全流程推荐与分析，可以为用户选取合适的目标投稿期刊推荐，提供更符合用户投稿目标的期刊，满足用户投稿需求，增加投中率；(2)lm可以充分结合大规模语料数据库，实现对不同领域的理解更深入、上下文语义理解更透彻，并更准确进行语言润色、最后提供提升文章质量的修改意见，可以避免传统自然语言处理模型的过度简单化反馈结果。
126.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
127.同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
128.此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
129.同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要
求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
130.一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
131.针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
132.最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

技术特征：
1.一种期刊投稿方法，其特征在于，所述方法由处理器执行，包括：获取文章初稿；对所述文章初稿进行分割，确定所述文章初稿中的多个部分；基于所述多个部分中的至少一个，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个部分中的至少一个，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊包括：基于所述多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语，通过期刊推荐模型，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊，其中，所述推荐期刊提示语与确定适合所述文章初稿投递的期刊相关，所述期刊推荐模型为基于对话模式的语言模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述推荐期刊提示语与确定多个适合所述文章初稿投递的候选期刊，以及确定各个候选期刊对应的期刊信息相关，基于所述多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语，通过期刊推荐模型，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊包括：基于所述多个部分中的至少一个以及推荐期刊提示语，通过期刊推荐模型，生成适合所述文章初稿投递的多个候选期刊、所述各个候选期刊对应的所述期刊信息；基于所述多个候选期刊中每一个对应的所述期刊信息，从所述多个候选期刊中确定所述目标投递期刊。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述多个部分中的至少一个，确定对所述文章初稿进行修改的目标修改意见；基于所述目标修改意见，确定所述文章初稿对应的目标文章，其中，所述目标文章为所述文章初稿修改后的，适用于投递所述目标投递期刊的文章。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标修改意见包括第一修改意见、第二修改意见以及第三修改意见中的至少一个，其中，第一修改意见为针对所述目标投递期刊的期刊格式对所述文章初稿进行修改的修改意见，第二修改意见为针对所述文章初稿中语法格式的修改意见，第三修改意见为针对所述文章初稿中研讨内容的修改意见。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述目标修改意见包括所述第一修改意见、所述第二修改意见以及所述第三修改意见时，所述基于所述多个部分中的至少一个，确定对所述文章初稿进行修改的目标修改意见包括：基于所述多个部分中的至少一个以及所述目标投递期刊，确定所述第一修改意见；基于所述多个部分中的至少一个，确定所述第二修改意见；基于所述第一修改意见以及所述第二修改意见，确定所述文章初稿对应的文章修改稿；基于文章核稿模型对所述文章修改稿进行处理，确定针对于所述文章修改稿的第三修改意见，所述文章核稿模型为语言模型；所述基于所述目标修改意见，确定所述文章初稿对应的目标文章包括：基于所述第三修改意见以及所述文章修改稿，确定所述文章初稿对应的目标文章。7.一种期刊投稿系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取文章初稿；分割模块，用于对所述文章初稿进行分割，确定所述文章初稿中的多个部分；
第一确定模块，用于基于所述多个部分中的至少一个，确定适合所述文章初稿投递的目标投递期刊。8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：第二确定模块，用于基于所述多个部分中的至少一个，确定对所述文章初稿进行修改的目标修改意见；第三确定模块，用于基于所述目标修改意见，确定所述文章初稿对应的目标文章，其中，所述目标文章为所述文章初稿修改后的，适用于投递所述目标投递期刊的文章。9.一种期刊投稿装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现如权利要求1～6中任意一项所述的期刊投稿方法。10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1～6中任意一项所述的期刊投稿方法。

技术总结
本说明书实施例提供一种期刊投稿方法与系统，该方法由处理器执行，包括获取文章初稿；对文章初稿进行分割，确定文章初稿中的多个部分；基于多个部分中的至少一个，确定适合文章初稿投递的目标投递期刊。初稿投递的目标投递期刊。初稿投递的目标投递期刊。


技术研发人员：王芳 李曼 李洋
受保护的技术使用者：联影智能医疗科技（成都）有限公司
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/10/11