基于多头注意力机制下的关键词预测模型——以南京大学图书馆为例

柏政含1何欣楠2徐映千3

1南京大学; 2重庆大学; 3河海大学;

摘要：

在智慧图书馆的研究领域中,通过对读者借阅热点的研究,可以优化高校图书馆的采购工作,提升读者服务质量.文章使用了南京大学图书馆2017-2021年度的借阅数据集,通过拆分借阅书籍名称的关键词,提出了一种基于多头注意力机制模型,以预测借阅关键词的变化趋势.该方法能够准确捕获字符间潜在的依赖权重、语境和语义关联等多方面的特征,以提升预测模型的精确性,同时使用决定系数值作为评判标准,将该模型与传统的多层感知机模型进行可行性和有效性的验证,并对比预测结果.实验表明,利用本文方法使用书籍借阅记录进行关键词的热点预测是可行的,与传统模型相比效果提升显著,具有一定的推广价值.

关键词：智慧图书馆、多头注意力机制、Viterbi算法、借阅热点

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：202-205,222