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:分析选取中国与德国进行阅读促进活动比较的缘由,介绍中德两国阅读促进活动情况,从阅读活动组织机构、服务对象、支持力量三个方面分析其差异:在活动组织机构上,中国的阅读促进活动主要由政府及其相关机构组织、行业协会负责实施,而德国则由非政府的文化性民间团体组织实施;在服务对象上,德国的阅读促进活动是按系统、分类别进行的,阅读活动的服务对象非常明确,而我国的阅读促进活动服务对象都是所有市民,没有特别针对的服务群体;在支持力量上,我国的阅读促进活动相对缺少政策、经费和社会力量的支持,而德国从政府到企业,从行业协会到民间组织都从不同角度、不同层面成为支持阅读的重要力量。最后指出德国阅读促进活动的成功经验对我国开展阅读促进活动的四点启示。