基于层次分类法的中文医学文献分类研究

作     者：赵旸 张智雄 刘欢 Zhao Yang;Zhang Zhixiong;Liu Huan

作者机构：中国科学院文献情报中心 

基　　金：中国科学院文献情报能力建设专项子项目“基于科技文献知识的人工智能(AI)引擎建设”(项目编号:E0290906)的研究成果之一 

出 版 物：《图书馆学研究》 (Research on Library Science)

年 卷 期：2021年第21期

页      码：49-55,61页

摘      要：文章通过解决深层文献分类中的效果优化和效率提升问题,有效实现中文医学文献的中图法自动分类。首先采用层次分类思想,构建基于BERT模型的两层分类器集群,以实现在深层文献分类中分类效果的优化;其次,基于微服务的方式对处理流程进行优化以实现分类速度的提升。在此基础上,设计单层分类器和两层分类器集群分类效果与分类速度的对照实验,对比分析两种模型的分类效果以及分类速度差异。实验结果表明:两层分类器集群较比单层分类器取得了更好的分类效果,其F1值得到4.39%的提升;基于微服务的方式可以有效提升分类器的预测速度。为实现快速、准确的文本自动分类提供了一种解决方案。

主 题 词：两层分类器集群 层次分类法 BERT 文献分类 微服务架构 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 120501[120501] 120502[120502] 10[医学] 

核心收录：

D　O　I：10.15941/j.cnki.issn1001-0424.2021.21.004

馆 藏 号：203107096...