發(fā)布時間：2018-01-16 12:26

  本文關(guān)鍵詞：基于《知網(wǎng)》的多種類型文獻混合自動分類研究　出處：《現(xiàn)代圖書情報技術(shù)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：【目的】解決由于不同類型文獻而產(chǎn)生的特征不匹配等問題,提高待分類文本的分類效果。【方法】使用與待分類文本屬于不同文獻類型的文本作為語料庫的訓(xùn)練集,引入第三方資源《知網(wǎng)》進行語義特征擴展。【結(jié)果】利用該方法在網(wǎng)頁、圖書、非學(xué)術(shù)性期刊、學(xué)術(shù)性期刊4種類型文獻上進行分類實驗,與未經(jīng)過擴展的分類方法相比,分類準(zhǔn)確率提高1.2%至11.0%。【局限】未對每一種文獻類型都使用公開語料進行測試,因此本文方法的通用性和實驗結(jié)果的客觀性有待進一步檢驗。【結(jié)論】實驗結(jié)果表明,該方法具有一定的可行性和實用性,在不同程度上可以消除不同類型文獻之間的語義差異,從語料庫構(gòu)建和特征擴展兩個途徑提高文本自動分類的分類效果。
[Abstract]:The results show that the method has certain feasibility and practicability , which can eliminate the semantic differences among different types of documents , and improve the classification effect of text automatic classification from corpus construction and feature extension .

【作者單位】： 武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;武漢大學(xué)信息資源研究中心;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目“多種類型文本數(shù)字資源自動分類研究”(項目編號:15BTQ066)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上的信息資源日益劇增,人們可以從互聯(lián)網(wǎng)上源源不斷地獲取各種形式的信息,如文本、圖片、音頻、視頻等。而文本可以來自于網(wǎng)頁、圖書、學(xué)術(shù)期刊論文等眾多文獻類型,人們可以獲得同一主題下具有不同內(nèi)涵、質(zhì)量、發(fā)布速度的信息。因此,利用文本分

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本文編號：1433141