本文關(guān)鍵詞： 書目信息 新聞網(wǎng)頁 自動(dòng)分類 維基百科 特征擴(kuò)展　出處：《情報(bào)科學(xué)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：【目的/意義】書目信息和網(wǎng)頁等不同類型文獻(xiàn)之間存在特征詞不匹配等語義差異問題,使得將書目信息作為訓(xùn)練集來對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息資源進(jìn)行自動(dòng)分類時(shí),現(xiàn)有分類方法的分類性能不佳�！痉椒�/過程】文章提出使用維基百科開展語義特征擴(kuò)展,解決語義差異問題的自動(dòng)文本分類方法。使用數(shù)字圖書館中容易獲取類別標(biāo)識(shí)及摘要等文本內(nèi)容的書目信息作為訓(xùn)練集,引入第三方資源的維基百科對(duì)其進(jìn)行語義特征擴(kuò)展,縮小作為訓(xùn)練集的書目信息與作為待分類文本的網(wǎng)頁之間的語義差異,對(duì)屬于不同文獻(xiàn)類型的網(wǎng)頁進(jìn)行分類�！窘Y(jié)果/結(jié)論】實(shí)驗(yàn)表明與未經(jīng)過擴(kuò)展的分類方法相比,分類準(zhǔn)確率分別提高5.5%至8.4%,證明該方法能夠有效提高文本自動(dòng)分類的分類效果。
[Abstract]:[feature words do not match the semantic differences between bibliographic information and web pages to different types of literature / significance], the bibliographic information as the training set for automatic classification of network information resources, the classification performance of the existing classification methods are poor. [method] / process is proposed in this paper using Wikipedia to carry out semantic extension, automatic text classification method to solve the problem of semantic difference. Category identification and abstract text content accessible using the digital library bibliographic information as the training set, the introduction of third party resources Wikipedia semantic features of its expansion, narrowing as bibliographic information and semantic differences between the text to be classified as "the training set, the classification of belong to different types of literature". [Conclusion] the results / experiments show that compared with the classification method has not been extended, classification The accuracy rate is increased by 5.5% to 8.4% respectively, which proves that the method can effectively improve the classification effect of automatic text classification.

【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(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(15BTQ066)
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1522871