[目的/意义]从全文本内容分析的角度对算法的学术影响力进行分析。[方法/过程]以自然语言处理领域十大数据挖掘算法使用为例，分析不同算法在特定领域的影响力。通过对1965年-2006年间发表的自然语言处理领域10 922篇学术论文的调研，从其全文内容中抽取6 001条包含十大数据挖掘算法的句子（简称算法句）；针对算法句从提及论文数、总提及次数、提及位置等3个方面，对不同算法的影响力进行比较分析。[结果/结论]以不同特征作为影响力衡量标准，十大数据挖掘算法在自然语言处理领域学术论文中的影响力有明显区别，在基于论文数、提及数和提及位置的评估标准中，SVM算法表现出较高的影响力，Apriori算法的影响力则明显低于其他算法。本研究为量化评估算法的影响力提供了新思路。

[目的/意义]针对学科交叉宏观研究不能刻画学科交叉主题，以及学科交叉微观研究仍处于主题挖掘研究阶段的现状，从内容层面解决主题学科交叉度计算问题，并构建学科交叉分类的量化标准。[方法/过程]首先，采集学术论文并解析引文内容；利用术语集获取术语和术语主题。然后，统计引文内容中的主题术语重复率。接着，计算学科间的主题学科交叉度。最后，基于主题学科交叉度分布熵，进行分类并分析。[结果/结论]研究结果表明：①六个学科难以与医学在实践应用知识层面进行学科交叉；医学的理论基础与六个学科有明显的学科知识交叉。②学科交叉存在三种类型分别为：界内交叉、工具型交叉和界外交叉。综上，通过引文内容中的术语可以有效地计算主题学科交叉度，定量地研究学科交叉类型。

[目的/意义]引用语境是科学论文中包含引用的句子，是对引文的描述性或评价性文字。通过提取和分析引用语境中的线索词，可以了解引用语境的一般特征。[方法/过程]以Journal of Informetrics（JOI）期刊为例，选取人称代词、行为动词和连接词三类常用的线索词，分别计算它们在引用语境中的频次、占比和排序。通过比较各类线索词在引用语境和非引用语境中的存在度，识别引用语境中的常用句型和论证模式。[结果/结论]在JOI期刊中，引用语境主要表现出如下特点：侧重于第一人称和第三人称论述，既展现他人的工作，也展现作者的研究；偏重于研究方法类引用，常用的行为动词为"use""base"和"study"；强调通过转折和列举等逻辑方式进行论证，最常用的连接词位"also"和"but"。分析引用语境中的线索词，对于更好地理解科学论文中的引用的功能和动机具有重要的价值和意义。