基于深度学习的主题资源监测采集功能实现研究
文献类型:期刊论文
作者 | 刘艳民1; 张旺强2; 祝忠明2; 陈宏东1 |
刊名 | 图书与情报 |
出版日期 | 2019-04 |
期号 | 2页码:133-140 |
关键词 | 深度学习 主题资源监测 Word2vec 相似度计算 |
英文摘要 | 文章构建了基于深度学习的主题资源监测采集模型,并利用深度学习词向量工具word2vec对收集的语料进行深度训练,对采集资源与主题模型进行相似度匹配,通过设定合适阈值来实现自动化监测主题资源。实践证明:基于深度学习的定主题监测方法在海洋战略研究所信息监测系统的应用过程中,在主题资源自动监测的准确性上效果优于传统基于向量空间模型的监测算法,能为专题知识库和领域情报信息监测系统的构建打下坚实的基础。 |
语种 | 中文 |
源URL | [http://ir.las.ac.cn/handle/12502/10530] |
专题 | 文献情报中心_中国科学院兰州文献情报中心_信息系统部 |
通讯作者 | 刘艳民 |
作者单位 | 1.兰州大学图书馆 2.中国科学院兰州文献情报中心 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘艳民,张旺强,祝忠明,等. 基于深度学习的主题资源监测采集功能实现研究[J]. 图书与情报,2019(2):133-140. |
APA | 刘艳民,张旺强,祝忠明,&陈宏东.(2019).基于深度学习的主题资源监测采集功能实现研究.图书与情报(2),133-140. |
MLA | 刘艳民,et al."基于深度学习的主题资源监测采集功能实现研究".图书与情报 .2(2019):133-140. |
入库方式: OAI收割
来源:文献情报中心
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