融合预训练和深度学习的图书功用分类研究

作     者：胡潜 吴茜 陈漳尧 朱清文 Hu Qian

作者机构：华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079 

基　　金：国家社会科学基金重大项目“新时代我国文献信息资源保障体系重构研究”的成果 项目编号:19ZDA345 

出 版 物：《情报理论与实践》 (Information Studies:Theory & Application)

年 卷 期：2023年第46卷第6期

页      码：155-160页

摘      要：[目的/意义]围绕图书功用分类问题,提出开展图书功用自动化分类研究,并融合预训练和深度学习方法进行实现方案设计,为图书功用属性揭示和信息组织提供参考。[方法/过程]文章基于功用视角进行图书分类体系调研与数据验证,构建图书功用分类体系框架。在此基础上,融合BERT预训练模型和BiLSTM模型构建图书功用分类模型,并基于大规模数据集进行实验验证。[结果/结论]实验结果显示,模型的准确率达到0.89以上,召回率达到0.87以上,总体效果相对较好,能够较为准确地实现图书功用特征的提取。

主 题 词：信息组织 图书 功用分类 BERT BiLSTM 

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] 

核心收录：

D　O　I：10.16353/j.cnki.1000-7490.2023.06.021

馆 藏 号：203122212...