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基于LSTM模型的中文圖書多標簽分類研究

摘要:【目的】利用LSTM模型和字嵌入的方法構建分類系統(tǒng),提出一種中文圖書分類中多標簽分類的解決方案。【方法】引入深度學習算法,利用字嵌入方法和LSTM模型構建分類系統(tǒng),對題名、主題詞等字段組成的字符串進行學習以訓練模型,并采用構建多個二元分類器的方法解決多標簽分類問題,選擇3所高校5個類別的書目數(shù)據(jù)進行實驗。【結果】從整體準確率、各類別精度、召回率、F1值多個指標進行分析,本文提出的模型均有良好表現(xiàn),有較強的實際應用價值。【局限】數(shù)據(jù)僅涉及中圖分類法5個類別,考慮的分類粒度較粗等。【結論】基于LSTM模型的中文圖書分類系統(tǒng)具有預處理簡單、增量學習、可遷移性高等優(yōu)點,具備可行性和實用性。

關鍵詞:
  • lstm模型  
  • 深度學習  
  • 字嵌入  
  • 圖書自動分類  
  • 多標簽分類  
作者:
鄧三鴻; 傅余洋子; 王昊
單位:
南京大學信息管理學院; 南京210023; 江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識服務重點實驗室(南京大學); 南京210023
刊名:
現(xiàn)代圖書情報技術

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

現(xiàn)代圖書情報技術雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,是一本綜合性月刊,堅持指導性與實用性相結合的原則,創(chuàng)辦于1980年,雜志在全國同類期刊中有很重的學術價值。

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