購物車(0)
基于深度學習的數(shù)字圖書館文本分類研究
徐彤陽; 尹凱 山西財經大學信息管理學院; 山西太原030006; 中科院文獻情報中心; 北京100190
關鍵詞：人工智能 數(shù)字圖書館 文本分類 深度學習
摘要：【目的/意義】引入人工智能領域中的深度學習方法來解決數(shù)字圖書館中傳統(tǒng)文本分類的缺陷,這既是人工智能領域研究的重點,也是圖書館領域關注的熱點問題?！痉椒?過程】在對數(shù)字圖書館傳統(tǒng)文本分類進行系統(tǒng)梳理的基礎上,提出基于深度學習的數(shù)字圖書館文本分類模型,利用詞向量的方法對文本特征進行表示,采用深度學習模型中的卷積神經網絡提取文本信息的本質特征,并進行了實驗驗證?！窘Y果/結論】實驗測試表明,基于深度學習的文本分類模型可以有效地提高數(shù)字圖書館文本分類的準確率和召回率,不僅可以提高數(shù)字圖書館內部業(yè)務的智能化程度,還可以提高數(shù)字圖書館信息服務的效率和質量。
情報科學雜志要求:
{1}摘要論文應附有中英文摘要。摘要應能客觀地反映論文主要內容的信息，具有獨立性和自含性。一般不超過200字，以與正文不同的字體字號排在作者署名與關鍵詞之間。
{2}本刊提倡嚴謹?shù)膶W風，堅持“百花齊放，百家爭鳴”的方針，堅持相互尊重的自由討論。
{3}正文（包括圖、表）中的物理量和計量單位必須符合國家標準與國際標準。
{4}附錄內容較少，與參考文獻排在同一頁；如出現(xiàn)內容較多，則另起一頁。附錄的字體為12磅，Times New Roman字體，加粗。附錄內容格式要求與正文一致。
{5}本刊用稿采取三審四校制。來稿應包括題名、作者姓名、作者單位、中英文摘要與關鍵詞、主要作者簡介、正文、參考文獻等。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
相關期刊
