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[期刊] 图书情报工作
[作者]
朱云霞
在对目前各种作者重名消解方法进行总结的基础上,针对中文文献题录数据特征,将重名消解问题转换为同名作者文献的分类问题,提出一种基于规则和相似度的重名消解框架模型,并对其中的分解规则和合并规则进行详细的算法描述,最后选取3个学科的重名作者数据集进行实验,实验结果表明该模型能有效提高作者重名消解的准确率。
关键词：
重名消解 相似度 规则 算法
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 张坤
本文对作者开发的两个中文文献自动分类系统的工作原理、方法、数学模型和实现技术进行了比较全面的介绍。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
叶新明
概要性地论述了中文文献自动分类的问题，提出了中文文献自动分类的一般模式， 同时也分析了要实现中文文献自动分类目前所面临的一些实际问题。
关键词：
自动分类 自动抽词 自动标引
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
林淑金
艾滋病中文专题文献题录的编制与系统特点林淑金（福建医学院）为及时了解与跟踪艾滋病的发展动态和治理方案，有效地提供信息，我们从１９８７年起着手工作，跟踪查找与回溯查找至１９８１年，编制了“艾滋病中文专题文献题录”索引，以期为艾滋病的监测和防治科研工作创...
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 顾晓明 王丽霞
本文介绍了上海交通大学电脑应用技术研究所开发的中文文献主题自动标引系统ＣＳＡＩＳ２．１的主要思路、基本算法及其基本结构
关键词：
自动标引,中文文献,主题词
[期刊] 情报学报
[作者]
何建新 包平
用文献计量学方法，对１９８４－１９９５年ＣＡＢＣＤ数据库中收录的中文文献的来源文献、文献类型、出版年份以及学科范围等进行了统计分析和比较
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
罗春荣
中文文献数据库国际研讨会为了及时总结、交流中文文献数据库建设理论与实践研究成果，探讨在新技术环境中进一步开发利用中文文献资源。由国家教委文科文献信息中心、中山大学和美国ＯＣＬＣ联合主办，广东省中心图书馆、广州图书馆、深圳图书馆、深圳大学图书馆协办，并...
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
马英杰
1949-1979年，美国在我国台湾的中文文献获取可分为3个阶段。第一阶段是1949-1954年，获得的文献极少；第二阶段是1955-1965年，美国国会图书馆与我国台湾文献机构达成交换协议，建立了稳定的文献来源，美国大学的参与使美国中文文献获取渠道多元化；第三阶段是1966-1979年，AAS台北中心、美国东亚图书馆协会等机构与我国台湾文献机构的合作使得美国中文文献获取途径全面化。
[期刊] 情报学报
[作者]
莫少强
本文在分析 Ｍ Ａ Ｒ Ｃ 机读目录存在问题的基础上，论述了设计数字式中文全文文献格式的理论依据和技术支撑环境，提出一个基于 Ｓ Ｇ Ｍ Ｌ 和中文全文检索技术平台的新一代机读目录格式，介绍了采用本格式实现的数字图书馆模型及其测试，以及对该格式所进行的初步分析与评价。
[期刊] 商业研究
[作者]
李映洲 管欣欣
会展是德国非常发达的一个产业,德国是世界第一号会展强国,被誉为世界展览王国,国际会展协会将德国评为欧洲最佳、世界排名第二的国际会议和展览举办地。目前,我国会展业发展还处在起步阶段,总体水平和国际会展业发达国家相比差距较大,研究德国会展业的发展对我国会展业的经营会起到很好的借鉴作用。
关键词：
德国会展 会展场馆 会展教育
[期刊] 情报学报
[作者]
叶新明
本文通过对现有中文自动分词算法的分析，提出了适于中文文献自动分类的自动分词算法。该算法通过建立机读词表，以《中图法》作为分类标准，对中文文献实现了自动分类。通过对财政金融类文献的测试，其准确率可达７９％。
[期刊] 情报学报
[作者]
王永成 许慧敏
本文概括地介绍了研究与开发中文文献自动摘要系统的必要性、突破口的选择、发展进化的简史、已达到的最新水平以及实现的诀窍
关键词：
中文,自动摘要,技术诀窍,最新水平
[期刊] 情报学报
[作者]
柯昊 李天 周悦 钟玉颖 俞征鹿 袁军鹏
作者重名辨识工作是情报学、知识管理、文献计量学与科学计量学等工作的基础,在利用聚类、分类等机器学习方法进行作者重名辨识时,论文元数据中各字段缺失情况非常严重,会导致算法失效。针对这一现象,本研究主要聚焦于较准确地确定每一字段在作者重名辨识上的能力,通过构建字段贡献度评价体系,在数据缺失情况下,计算现有的每项信息在作者重名辨识中的作用,即"贡献度"。设计了组合的唯一性指标,并建立了一个基于BP神经网络的作者重名辨识算法,利用"王伟"的论文进行实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
雷兵 刘小 钟镇
[目的/意义]针对领域学术文献,基于题录信息构建按照"研究内容"与"研究方法"的双标签分类模型,为学术文献的细粒度分类提供方法借鉴。[方法/过程]以深度学习中卷积神经网络为基础模型,将题名、摘要、关键词、刊名、作者、机构等题录信息分为显性特征和隐性特征,通过显性特征提取、隐性特征映射等步骤,形成特征词数组,在此基础上生成词向量矩阵,经过卷积层、池化层与Softmax层处理,完成分类任务。[结果/结论]以电子商务领域文献为例进行实验验证,结果显示,该模型按"研究内容"与"研究方法"双标签分类的宏F_1值分别为0.74、0.81,不仅明显优于传统机器学习方法,也比仅使用显性特征的深度学习分类方法高。
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