【摘 要】
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人工智能技术的蓬勃发展,驱动着文献自动分类由基于规则的分类向基于机器学习的方向发展。文章在对深度学习概述的基础上,将卷积神经网络引入到了文献自动分类,构建了基于题
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人工智能技术的蓬勃发展,驱动着文献自动分类由基于规则的分类向基于机器学习的方向发展。文章在对深度学习概述的基础上,将卷积神经网络引入到了文献自动分类,构建了基于题名、关键词的多层次卷积神经网络模型,使之能够根据文献的题名和关键词自动给出中图分类号。通过在Tensor Flow平台上的深度学习模型,利用《全国报刊索引》约170万条记录进行模型训练,并对7000多篇待加工的文献做中图法分类预测,其在生产情况下一级分类准确率为75.39%,四级准确率为57.61%。当置信度为0.9时,一级正确率为43.98%,错误率为1.96%,四级正确率为25.66%,四级错误率为5.11%。证明该模型有着较低的错误率,可为《全国报刊索引》分类流程的半自动化提供帮助,解决存在的编目人员紧缺、加工质量和效率下降等问题。
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