分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
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。