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基于向量空间模型的科技文献自动分类研究

Research on Vector Space Model-based Automatic Classification of Sci-tech Document

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【作者】 王方阮梅花朱海刚熊燕缪有刚

【Author】 Wang Fang;Ruan Meihua;Zhu Haigang;Xiong Yan;Miao Yougang;Shanghai Information Center for Life Sciences,Chinese Academy of Sciences;

【机构】 中国科学院上海生命科学信息中心

【摘要】 提出一种基于向量空间模型的科技文献自动分类方法。首先构建分类代表文本,计算单文本与分类代表文本之间的相似度;然后利用训练集计算出分类归属度,以判断某一文本分类的可能性,实现科技文献的自动分类。以3个学科的文献为例,验证该方法的可用性。

【Abstract】 The paper gives an automatic classification method of sci-tech document basing on vector space model. Firstly it constructs classification representative text and computes degree of similarity between single text and classification representative text; then it uses training set to calculate membership degree of classification, so as to estimate possibility of text classification and realize automatic classification of sci-tech document. The paper takes document of three disciplines for example to verify usability of this method.

【基金】 国家自然科学基金委—中国科学院联合资助项目“合成生物学发展战略研究”(项目编号:Y23BI21021)成果之一
  • 【文献出处】 情报探索 ,Information Research , 编辑部邮箱 ,2013年12期
  • 【分类号】TP391.1
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】146
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