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关于中医临床文献自动主题标引系统的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
中医临床文献自动主题标引系统针对中医药文献的特点,结合手工标引和自动标引的长处,在自动标引的基础上,再由人工利用计算机辅助对机器自动标引的结果进行干预,从而在真正意义上将计算机的快速、准确和人脑的智慧结合起来,大大缩短了建设数据库的中间过程,提高了文献标引的质量和效率。 相似文献
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新中国成立以来,我国的文献标引经历了从分类标引、主题标引到多元化标引的过程,标引方法愈加丰富,标引技术不断进步,逐步由人工标引、机器辅助标引过渡到自动标引,进一步向智能标引方向发展。虽然国内针对文献标引及相关技术的研究较为丰富,但是对文献标引的综述性研究却相对薄弱,无法有效地呈现在现代信息技术驱动下,文献标引领域的发展态势和应用前景。本文在已有研究的基础上,对我国文献标引研究趋势进行分析,提出我国文献标引研究主要呈现两个阶段的发展态势:一是21世纪之前的以传统标引为主体的发展阶段;二是21世纪之后的以自动标引为主体的发展阶段。人工及机器辅助等以传统标引为主体的研究,为自动标引的发展奠定了良好基础,促使自动标引在标引技术、标引系统和标引方法等方面都取得了较为显著的发展,文献标引的应用领域得到更为深入的拓展。但是,文献标引研究更多是在人工智能领域和语言学领域,势必需要图情领域充分发挥自身在文献标引领域研究的理论和实践的优势,再结合其他学科的研究成果,从而使图书馆学传统的文献标引技术符合时代的发展,并产生溢出效应,和其他学科共同发展。 相似文献
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文献标引过程中的“人机结合”、“计算机辅助”、“人工干预”、“人工判别”等,都是属于人与计算机的分工协作,即半自动标引。 相似文献
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微机辅助文献标引系统的设计与研究 3. 自动标引研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在微机辅助文献标引系统中引入了自动标引方法, 进一步提高了标引的速度和质量。自动标引的基本思想是: 以机内主题词典为依据, 采用遍历扫描和相似性匹配两种方法, 从标题和文摘中抽词, 本文介绍了这一自动标引技术, 并对自动标引的结果进行了分析和讨论。 相似文献
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我国自动标引研究的现状及其发展趋势黎盛荣(湖南省科技信息研究所)目前,主题法与电子计算机技术的结合,不仅打破了分类法在图书情报检索工作中的长期统治局面,而且为计算机自动标引开拓了新的前景,它标志着科技文献标引与情报检索已进人了一个新的历史发展阶段。我... 相似文献
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文献分类与主题标引的质量直接影响着文献的检索效果与利用率,而在决定标引准确性的诸多因素中,一致性是其必要的前提。所谓标引的一致性是指标引人员对同种文献或具有相同学科性质的不同文献所进行的分时标引,要保证检索标识的前后一致、多人一致,以集中相同学科性质、区分不同学科性质的文献。由于受各种主客观因素的影响,标引的完全一致在实际工作中是难以实现的。因此,有必要对产生不一致性标引的各种原因进行分析,以强化对文献标引一致性的控制。 现代科学交叉、渗透、分化、综合,使得专深学科、交叉学科不断涌现,文献内容日… 相似文献
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自动标引研究的回顾与展望* 总被引:3,自引:0,他引:3
章成志 《现代图书情报技术》2007,2(11):33-39
对自动标引的研究进行总结与回顾。对标引对象进行界定;分析自动标引研究的3个阶段,并列出50年研究历程中的代表性方法;详细描述自动标引研究路线图、并对抽词标引与赋词标引方法进行详细分类;最后指出自动标引中存在的问题,并对今后的自动标引研究和应用方向进行展望。 相似文献
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自动标引通用评价模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前大多文档都不具有关键词,但手工标引关键词费时费力且主观性较强,因此关键词自动标引是一项值得研究的技术,由此引发的标引结果有效评价问题也成为一个亟需解决的问题.然而,评估关键词自动标引的性能并非一件容易的事情.针对常规自动标引评价方法存在的评价结果不能完全反映真实的标引结果以及评价成本高的情况,本文提出一种通用的自动标引评价模型.该模型可以有效地利用外部资源,在有参照情况下与无参照情况下,分别对标引结果进行评价.实验结果表明,自动标引通用评价模型能增加标引评价的可靠性,并且降低标引评价的成本. 相似文献
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杨贺杨奕虹乔晓东李宁朱礼军 《现代图书情报技术》2010,26(6):17-24
讨论计算机辅助标引文献加工系统中自然语言词表系统的建立过程。基于海量文献人工标引,运用计量分析法对多年来积累的人工标引词从词频、词长、词类型、词共现等多方面进行分析,重点阐述运用字面相似度计算词间关系来建立适用于机标和后控词表的自然语言词表的过程。 相似文献
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基于集成学习的自动标引方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目前大多数自动标引方法不能有效利用文本中包含的多个特征.而支持向量机、条件随机场模型等统计机器学习模型能够有效利用文本包含的多种特征进行关键词提取.同时,由于各种自动标引模型性能各异,综合利用各种模型进行集成学习方式的自动标引,能够提高自动标引的质量.为了进一步提高自动标引的质量,本文试图整合统计机器学习模型与集成学习方法的优势,对文档进行基于多分类模型综合投票方式的自动标引.实验结果表明基于集成学习方法的自动标引能提高标引结果的查准率和召回率.另外,集成学习标引模型中,基分类器加权的标引结果,优于基分类器未加权的标引结果. 相似文献
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研究构建了具有位置信息控制的特义禁用词语义环境,进而运用于中文文献元数据CXMARC文本的自动标引和主题信息的数据挖掘,其中研究设计的预处理特义中文禁用字词切分算法SWF,能有效地减少领域的分词歧义性和缩短标引时间,从而改进了传统最大匹配MM算法的自动标引质量和效率。 相似文献
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