基于多因子算法的自动分类研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李娇

作者： 李娇;黄永文;罗婷婷;赵瑞雪;鲜国建

作者机构：

关键词： 自动分类;学科分类;多因子算法

期刊名称： 数据分析与知识发现

ISSN： 2096-3467

年卷期： 2020 年 11 期

页码： 43-51

收录情况： 北大核心 ; CSCD ; CSSCI

摘要： 【目的】从实用角度出发,研制领域适用性广、人力投入少的分类标引方法,支撑海量信息资源分类管理与学科领域地图揭示。【方法】基于文献中代表主题概念的术语、概念等关键词和分类号的兼容关系,研究设计多因子加权分类算法,在此基础上提出全流程自动分类标引方案。【结果】以权威的多领域标注语料库和标准集为数据来源进行分类标引实验,单类号文献标引准确率84.1%,召回率79.8%,F值81.9%;双类号文献标引准确率83.4%,召回率78.8%,F值81.0%。【局限】学科分类标引的准确率及完整性依赖高质量标注语料库,且在多类号资源的标引上有待提升。【结论】本文提出的多因子算法自动分类标引具有较高的可操作性和实践应用价值。

分类号： TP391.1

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