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基于领域知识库的水生生物领域文献检索分类技术研究
1
作者
陈佳
《湖北农业科学》
2019年第S1期122-124,共3页
提出了一种基于领域知识的文献检索分类方法,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本检索过程化为文本聚集过程。文本索引过程采用了典型特征选取和赋予权重的计算方法。提出了一种基于领域关键文本互信息学习算法,从训练语...
提出了一种基于领域知识的文献检索分类方法,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本检索过程化为文本聚集过程。文本索引过程采用了典型特征选取和赋予权重的计算方法。提出了一种基于领域关键文本互信息学习算法,从训练语料库(学科组研究关键文本)中自主学习领域特征。结果表明,基于领域知识的文献检索性能优于基于传统贝叶斯分类模型的检索性能,检索精度大幅优于现阶段使用的关键词库匹配方法。
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关键词
计算机软件与理论
领域知识库
文献检索分类
互信息学习
领域特征
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职称材料
题名
基于领域知识库的水生生物领域文献检索分类技术研究
1
作者
陈佳
机构
中国科学院水生生物研究所
出处
《湖北农业科学》
2019年第S1期122-124,共3页
文摘
提出了一种基于领域知识的文献检索分类方法,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本检索过程化为文本聚集过程。文本索引过程采用了典型特征选取和赋予权重的计算方法。提出了一种基于领域关键文本互信息学习算法,从训练语料库(学科组研究关键文本)中自主学习领域特征。结果表明,基于领域知识的文献检索性能优于基于传统贝叶斯分类模型的检索性能,检索精度大幅优于现阶段使用的关键词库匹配方法。
关键词
计算机软件与理论
领域知识库
文献检索分类
互信息学习
领域特征
Keywords
computer software and theory
domain knowledge base
literature retrieval classification
mutual information learning
field characteristics
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于领域知识库的水生生物领域文献检索分类技术研究
陈佳
《湖北农业科学》
2019
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