中文信息学报杂志

Journal of Chinese Information Processing

  • 1003-0077

    国际刊号ISSN

  • 11-2325/N

    国内刊号CN

  • 北京

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中文信息学报期刊
  • 刊期

    月刊

  • 语种

    中文

  • 开本

    B5

  • 出版地区

    北京

  • 全年订价

    ¥ 700.00(RMB)

  • 总被引次数

    17085

  • H指数

    55

  • 立即指数

    0.0496

  • 引用半衰期

    4.2826

  • 期刊他引率

    0.7957

  • 平均引文率

    13.8099

基本信息:
期刊名称:中文信息学报
期刊级别:北大期刊CSCD期刊统计源期刊
主管单位:中国科学技术协会
主办单位:中国中文信息学会;中国科学院软件研究所
年发文量:1895
影响因子:1.62
创刊时间:1986
类别:科学
主编:孙茂松
邮编:100190
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中文信息学报杂志介绍

中文信息学报杂志是由中国科学技术协会主管、中国中文信息学会;中国科学院软件研究所主办的专业性学术期刊,自1986年创刊以来,以月刊的形式定期出版,确保读者能够及时接触到科学领域的最新动态和研究成果,为科学界提供了一个深入探讨和交流的平台,促进知识的共享与思想的碰撞。该杂志的H指数为55,立即指数0.0496,引用半衰期4.2826,期刊他引率0.7957,平均引文率13.8099,这些指标综合体现了该杂志在学术出版领域的表现和对知识传播的重要贡献。中文信息学报致力于将最新的科学政策解读、科学理论与实践以及科学成果转化案例分析等前沿内容呈现给广大读者。作为自然科学与工程技术领域内的综合类期刊,读者对象为以从事科学的科研、教学的高、中级人员,研究生,以及相关专业的科学工作者为主要读者对象。本刊主要栏目设有综述、语言资源建设、机器翻译、信息抽取与文本挖掘、情感分析与社会计算、自然语言理解与生成等栏目。本刊已被收录于北大期刊(中国人文社会科学期刊)、CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)、统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)、知网收录(中)、维普收录(中)、万方收录(中)、JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)、国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏,反映了本刊在学术领域内的卓越地位和影响力。欢迎来自不同学科背景的作者投稿,共同推动期刊科学领域的研究与发展。

中文信息学报历史收录

北大中文核心期刊 1996 2000 2004 2008 2011 2014 2017 2020 中国科学引文数据库 2011-2012 2013-2014 2015-2016 2017-2018 2019-2020 2021-2022 2023-2024

注:历史收录信息可以反映一个期刊的学术声誉和影响力,通常历史悠久、收录质量高的期刊更受学术界的认可。

年度影响因子、发文量、被引次数统计

年度被引次数报告(学术成果产出及被引变化趋势)

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

本刊文章发表的年份

2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

在2014年的被引次数

21 83 180 125 137 83 97 190

被本刊自己引用的次数

5 16 23 18 27 22 21 28

被引次数的累积百分比

0.0157 0.0778 0.2126 0.3061 0.4087 0.4708 0.5434 0.6856

本刊文章发表的年份

2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

在2015年的被引次数

15 72 129 195 143 145 108 129

被本刊自己引用的次数

5 18 27 50 43 20 16 27

被引次数的累积百分比

0.0098 0.0569 0.1412 0.2686 0.3621 0.4569 0.5275 0.6118

本刊文章发表的年份

2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

在2016年的被引次数

8 57 156 114 180 138 121 87

被本刊自己引用的次数

3 12 27 30 33 28 24 26

被引次数的累积百分比

0.0052 0.0427 0.145 0.2198 0.3379 0.4285 0.5079 0.565

本刊文章发表的年份

2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

在2017年的被引次数

12 60 168 149 115 148 117 94

被本刊自己引用的次数

3 12 27 30 35 19 25 13

被引次数的累积百分比

0.0082 0.0492 0.1642 0.2661 0.3447 0.446 0.526 0.5903

本刊文章发表的年份

2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

在2018年的被引次数

13 133 135 167 168 119 116 92

被本刊自己引用的次数

1 28 29 29 33 25 17 10

被引次数的累积百分比

0.0081 0.0911 0.1754 0.2797 0.3845 0.4588 0.5312 0.5886

本刊文章发表的年份

2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012

在2019年的被引次数

18 174 261 139 200 134 100 89

被本刊自己引用的次数

5 30 43 19 33 31 21 8

被引次数的累积百分比

0.0105 0.112 0.2641 0.3452 0.4618 0.5399 0.5983 0.6501

本刊文章发表的年份

2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013

在2020年的被引次数

13 250 301 215 116 138 68 61

被本刊自己引用的次数

2 32 31 18 9 20 3 5

被引次数的累积百分比

0.0078 0.1572 0.3371 0.4656 0.535 0.6175 0.6581 0.6946

本刊文章发表的年份

2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014

在2021年的被引次数

24 142 415 268 170 105 104 77

被本刊自己引用的次数

2 12 58 29 15 12 9 4

被引次数的累积百分比

0.0133 0.0917 0.3208 0.4688 0.5627 0.6207 0.6781 0.7206

本刊文章发表的年份

2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015

在2022年的被引次数

20 181 308 366 212 130 77 75

被本刊自己引用的次数

1 17 47 48 27 19 13 8

被引次数的累积百分比

0.011 0.111 0.2812 0.4834 0.6006 0.6724 0.7149 0.7564

发文分析

一级发文领域名称 发文量
自动化与计算机技术 3739
文化科学 77
语言文字 77
电子电信 56
自然科学总论 25
轻工技术与工程 11
经济管理 9
医药卫生 8
政治法律 7
理学 7
二级发文领域名称 发文量
自动化与计算机技术 / 计算机科... 3652
自动化与计算机技术 / 计算机应... 3547
自动化与计算机技术 / 计算机软... 66
电子电信 / 信息与通信工程 53
电子电信 / 通信与信息系统 53
语言文字 / 语言学 42
自动化与计算机技术 / 计算机系... 31
自动化与计算机技术 / 控制科学... 30
自动化与计算机技术 / 控制理论... 28
语言文字 / 汉语 28

注:期刊的一级和二级发文领域是期刊定位和学术分类的重要工具。一级发文领域通常指的是期刊所覆盖的最广泛的学术领域或学科类别。这些领域通常是非常广泛的,涵盖了多个子学科和研究方向。二级发文领域是指在一级领域之下更为具体的学科或研究方向。它们是一级领域的细分。二级领域通常更加专注于特定的研究主题或问题,反映了期刊更细致的学术定位。

中文信息学报期刊文献

  • 神经网络机器翻译研究热点与前沿趋势分析 关键词:人工智能 深度学习 神经网络机器翻译;
  • 基于社交媒体的事件脉络挖掘研究进展 关键词:社交媒体 多模态信息 跨媒介 事件脉络挖掘;
  • 基于词频逆文档频统计的词汇时间分布层次 关键词:词频逆文档频 时间分布 历时 分层 汉语史;
  • 融合词结构特征的多任务老挝语词性标注方法 关键词:老挝语词性标注 稀疏词 主辅音辅助损失 注意力机制;
  • 基于上下文词向量和主题模型的实体消歧方法 关键词:向量 主题模型;
  • 基于BERT的古文断句研究与应用 关键词:自动断句 自动标点 BERT 微调;
  • 汉藏双语旅游领域知识图谱系统构建 关键词:旅游领域关系抽取 知识图谱 BLSTM;
  • 中国中文信息学会2019学术年会暨理事会在昆明成功召开 关键词:学术年会 中国中文信息学会;
  • TransRD:一种不对等特征的知识图谱嵌入表示模型 关键词:知识图谱嵌入 不对等投影 关系相关性;
  • 基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究 关键词:异质信息网络 语义信息挖掘 生成对抗网络 语义关系预测;
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出版周期:月刊;所属类别:自然科学与工程技术

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