基于多源信息融合的学位论文自动分类标引

摘要：

[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.

关键词：学位论文、自动分类、信息融合、BERT

所属期刊栏目：9

分类号：G254;TP391(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：中国图书馆学会青年项目2022LSCKYXM-ZZ-QN003

在线出版日期：2023-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：70-80