基于《知网》的多种类型文献混合自动分类研究后印本

作者： 李湘东 ^1,2 刘康 ¹ 丁丛 ¹ 高凡 ¹
作者单位：

1. 武汉大学信息管理学院武汉 430072

2. 武汉大学信息资源研究中心武汉 430072
提交时间：2017-10-11 13:20:06

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。

第三方资源知网特征扩展语义差异

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学

期刊：

数据分析与知识发现

投稿状态： 已在期刊出版
引用： ChinaXiv:201711.01246 (或此版本 ChinaXiv:201711.01246V1)
DOI:10.12074/201711.01246V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201711.01246.V1
科创链TXID： 0669cd8e-aa7d-4bc4-a80c-562af6cef81e
推荐引用方式： 李湘东,刘康,丁丛,高凡.基于《知网》的多种类型文献混合自动分类研究.数据分析与知识发现:https://chinaxiv.org/abs/201711.01246.[ChinaXiv:201711.01246V1] (点此复制)

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[V1]

2017-10-11 13:20:06

ChinaXiv:201711.01246V1

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