基于多源信息融合的学位论文自动分类标引

谢庆恒

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[目的/意义]学位论文是图书馆的特色馆藏文献,实现学位论文的自动分类标引对智慧图书馆建设具有积极意义。[方法/过程]首先基于BERT分别获取题名和摘要的词向量表示,然后将二者进行加权代数和计算得到融合向量,最后将其输入到基于Pytorch框架构建的Softmax经典分类器进行学位论文的自动分类标引实践探讨。[局限]在数据信息源和学科内容的多样性方面尚需进一步加强。[结果/结论]模型分类F1值达到了79.55%,优于基于单一信息的题名或摘要的分类效果,能较好满足实际应用要求。

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来源
《情报工程》 |2023年第3期|70-80|共11页
作者
谢庆恒;
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作者单位

国家图书馆;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文献标引与编目;信息处理（信息加工）;
关键词
学位论文; 自动分类; 信息融合; BERT;

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