基于增量学习的图书文本分类方法

赵萌

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基于增量学习的图书文本分类方法

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[目的/意义]旨在解决传统图书文本人工分类耗时耗力的问题,以及深度学习算法无法良好处理更新图书文本资源的分类问题.[方法/过程]提出了一种基于增量学习的图书文本分类方法,先利用现有图书资源创建标准文本分类模型,再采用增量学习方法修改模型,使其能够不断地帮助模型学习到新增的图书类别.[结果/结论]研究实验表明,增量式图书文本分类算法可以不断学习新增图书文本类别知识,且维持分类准确率91％以上.该方法有效解决了图书馆文本分类个数有限的问题,有助于图书资源管理进一步推广与应用.

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来源
《情报探索》 |2021年第7期|52-56|共5页
作者
赵萌;
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作者单位

大连图书馆辽宁大连 116000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
增量学习; 深度学习; 文本数据; 图书分类;

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