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面向学术资源的术语区分能力的测度方法研究 被引量:7
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作者 王昊 唐慧慧 +2 位作者 张海潮 张进 张紫玄 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第10期1078-1091,共14页
改进索引术语质量的衡量方法可以有效提高IR系统的检索效率,但术语的固有属性易受文档长度影响,难以全面衡量术语质量。对此,本文从术语内在的区分性出发,借鉴词袋模型的基本思想,提出了术语区分能力(term discriminative capacity,TDC... 改进索引术语质量的衡量方法可以有效提高IR系统的检索效率,但术语的固有属性易受文档长度影响,难以全面衡量术语质量。对此,本文从术语内在的区分性出发,借鉴词袋模型的基本思想,提出了术语区分能力(term discriminative capacity,TDC)这一理论及3种不同的计算方法。本文还采集了Web of Science的3个子数据库中包含4个著录项的900条记录作为实验数据,来实现TDC的大规模计算,并观察3种算法在实践中的差异。经过实验分析得出,计算术语区分能力的最佳方法为TDC-T,该算法在多个方面表现稳定,且不受DF值的影响,可以作为衡量术语质量的全新指标,记为TDC。但是本研究所选取的A&HCI数据库的记录较少,这或许会造成另两个领域计算结果的失衡。 展开更多
关键词 索引术语 词袋模型 术语区分能力 术语空间密度 术语质量评价
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