基于《知网》的多种类型文献混合自动分类研究

发布时间：2018-01-16 12:26

  本文关键词：基于《知网》的多种类型文献混合自动分类研究　出处：《现代图书情报技术》2016年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：【目的】解决由于不同类型文献而产生的特征不匹配等问题,提高待分类文本的分类效果。【方法】使用与待分类文本属于不同文献类型的文本作为语料库的训练集,引入第三方资源《知网》进行语义特征扩展。【结果】利用该方法在网页、图书、非学术性期刊、学术性期刊4种类型文献上进行分类实验,与未经过扩展的分类方法相比,分类准确率提高1.2%至11.0%。【局限】未对每一种文献类型都使用公开语料进行测试,因此本文方法的通用性和实验结果的客观性有待进一步检验。【结论】实验结果表明,该方法具有一定的可行性和实用性,在不同程度上可以消除不同类型文献之间的语义差异,从语料库构建和特征扩展两个途径提高文本自动分类的分类效果。
[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 .

【作者单位】： 武汉大学信息管理学院;武汉大学信息资源研究中心;
【基金】：国家社会科学基金项目“多种类型文本数字资源自动分类研究”(项目编号:15BTQ066)的研究成果之一
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言随着互联网的迅猛发展,网络上的信息资源日益剧增,人们可以从互联网上源源不断地获取各种形式的信息,如文本、图片、音频、视频等。而文本可以来自于网页、图书、学术期刊论文等众多文献类型,人们可以获得同一主题下具有不同内涵、质量、发布速度的信息。因此,利用文本分

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本文编号：1433141