简介:总结国内外专利文本分类情况,简要叙述基于机器学习的专利文本分类的-般框架,介绍专利文本分类的文本预处理、特征提取、文本表示、分类器构建及效果评价等过程.将应用于专利文本分类的机器学习算法分为单-分类算法和组合分类算法着重探讨单-分类算法主要有NB算法、ANN算法、Rocchio算法、KNN算法、SVM算法等;组合分类算法主要有两种组合算法,如NB-KNN算法、Rocchio-KNN算法、KNN-SVM算法、SVM-其它算法,还有多种组合算法.指出各种机器学习算法应用在专利文本分类上的优势与不足,从专利文本预处理、特征提取、专利文本表示、分类器的构建、新方法的探索等五个方面对专利文本自动分类技术进行展望.
简介:由于《中国图书馆分类法》的类目数目庞大和文献在各类目上分布的不均衡,导致基于机器统计学习的自动分类技术在此类多层分类上的力不从心。基于人工标引经验的自动分类试图通过情报检索语言兼容互换的原理解决这一问题,然而直接应用标引词串对分类进行匹配在实际应用中产生了一系列的问题。本文试图通过两种分类技术相结合的方法对信息资源进行分类,提出了用相关度度量来测定关键词和类目概念之间的关联,构建关键词、分类号、归属度三元组矩阵的方法进行分类匹配,并在小规模的测试集上得到了较好的效果。本文详细讨论此种分类器的构建原理、构建方法以及分类流程,并对该方法存在的不足进行了分析。
简介:[目的/意义]对精细加工可能性模型(ELM)的研究现状及应用领域进行分析,探索ELM应用于图书情报领域的可能性.[方法/过程]以WebofScience核心数据集中的358篇ELM领域的论文作为研究对象,使用CiteSpace和VOSviewer知识图谱工具对ELM的研究前沿及其热点领域进行可视化呈现,并对该领域的经典文献进行梳理.以WebofScience和CNKI数据库中有代表性的期刊论文为分析对象,统计分析ELM的国内外主要应用领域.[结果/结论]研究发现,ELM目前主要应用在信息传播、商业广告、电子商务、网站设计等领域.认为未来的研究中,可以将ELM运用到图书情报领域中,如开展专利价值的评价与影响因素分析、专利的技术特性和法律特性分析等.
简介:[目的/意义]从理论上分析加强国内图书馆未成年人服务的必要性与紧迫性,启迪和提示学界业界加大对这一方向的关注和资源投入.[方法/过程]在梳理近年来图书馆未成年人服务主要理论成果的基础上,通过归纳推理方法和文献回顾方法进行论证.[结果/结论]文明政府普遍高度关注图书馆未成年人服务;未成年人群体需通过图书馆阅读实现高质量、全方位的成长;培养未成年人的阅读习惯,不断提升服务质量是中小学和公共图书馆共同的职责;与国际同行业对照,国内图书馆未成年人服务的发展并不乐观.所以有必要也亟需加强各类型的图书馆未成年人服务,以有效地保障未成年人的信息需求与信息权利.
简介:图书馆未成人服务的实践应该接受教育学和心理学理论的指导。多元智能理论指导馆员根据孩子擅长的领域,推荐他们参加相关活动,让他们发现自己的长处;最近发展区理论指导馆员在小读者已经达到的阅读水平和基础上提供服务和阅读指导,阅读活动设计略有难度,能够在馆员和家人的辅助下完成;操作性行为强化理论指导馆员在与未成年人读者接触的过程中,应该多给他们正面的强化,多给他们语言和行动上的鼓励;认知发展阶段理论指导馆员在馆藏资源的选择、分类、摆放,空间的设计与布局,服务的设计与开展等方面符合不同年龄段未成年人的心理和生理发展需要;关键期/敏感期理论指导馆员要抓住未成年人发展过程中的关键时期。
简介:文章以《辽宁师范大学学报》的索引为例,提出应该充分发挥自己的“特长”——善于编制各种索引,为广大读者提供更有效的文献信息服务。