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基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法及实证研究 被引量：13
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作者 陈白雪 宋培彦 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2018年第1期132-139,共8页
[目的／意义]从用户角度出发，研究基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法。[方法／过程]首先以核心期刊论文中作者标注的关键词和分类号为源数据，通过对关键词词频进行统计，使用TF-IDF算法构建用户标注词表、形成标引知识库，然后通... [目的／意义]从用户角度出发，研究基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法。[方法／过程]首先以核心期刊论文中作者标注的关键词和分类号为源数据，通过对关键词词频进行统计，使用TF-IDF算法构建用户标注词表、形成标引知识库，然后通过IKAnalyzer分词软件对待标引的科技项目数据进行切词和停用词处理，进而使用TF-IDF算法和位置加权算法提取科技项目数据的特征词，最终实现对科技项目数据进行关键词和分类的同步标引．[结果／结论]实验结果表明，机标关键词与人标的相似比在60%以上的科技项目数据占总数的68.1%，机标分类号与人标分类号前三位一致的占总数的83.9%，结果表明基于用户自然标注数据并采用TF-IDF算法在关键词和分类标引方面是可行的。 展开更多
关键词 辅助标引 用户自然标注 TF-IDF算法 信息组织
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