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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
《中国分类主题词表》实用性评述与改进意见   总被引:1,自引:0,他引:1  
《中国分类主题词表》是我国一部大型的分类表--叙词表对照索引式词表.良好的编制基础、比较完善的词表结构、机读版的问世,使得这部词表成为一部非常实用的文献分类、主题一体化标引工具.本文对其实用性进行了评述,并提出改进意见.  相似文献   

2.
停用词表对中文文本情感分类的影响   总被引:6,自引:2,他引:4  
王素格  魏英杰 《情报学报》2008,27(2):175-179
本文利用三种特征选择方法、两种权重计算方法、五种停用词表以及支持向量机分类器对汽车语料的文本情感类别进行了研究.实验结果表明,不同特征选择方法、权重计算以及停用词表,对文本情感分类的影响也不尽相同;除形容词、动词和副词外的其余词语作为停用词表以及不使用停用词表对情感分类作用较大,得到的分类结果比较好;总体上,采用信息增益和布尔型权重进行中文文本情感分类的效果较好.  相似文献   

3.
论文阐述了新闻信息数据库设置后控词表的必要性,讨论了编制后控词表的方式和方法,提出了一种基于<中国分类主题词表>的后控词表(包括分类表及轮排索引两部分)的设计方案及其编制步骤.  相似文献   

4.
五部分类主题一体化词表的比较研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
司莉 《图书馆》1998,(5):32-35
本文选取了《分面叙词表》、《联合国教科文组织叙词表》、《基础叙词表》、《教育主题词表》、《中国分类主题词表》五部一体化表词进行比较研究,并对中国分类主题词表的改进提出建议  相似文献   

5.
粗谈《中国分类主题词表》及其使用问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
黄建平 《图书馆论坛》1996,(5):47-48,17
粗谈《中国分类主题词表》及其使用问题黄建平(上海申联文献信息公司)《中国分类主题词表》(以下简称《词表》)是在《中国图书馆图书分类法》(含《中国图书资料分类法》)和《汉语主题词表》的基础上编制的成为两者兼容的一体化词表。这种词表是两种检索语言(先组式...  相似文献   

6.
一种能综合利用多种检索技术优势的   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先说明,通过分面分类、后控检索和超链接检索技术的利用,信息检索中分类、主题检索优势难以兼得,采用自然语言又影响查全率,扩检、缩检难以同时方便进行的问题是可以解决的.然后又说明,采用分面分类技术可编制一个分类主题一体化的联机词表,在联机词表的基础上可生成具有各种词间关系的后控词表,由于在后控词表网状词间关系的基础上还可引入超链接检索技术,因此如上三种技术的综合利用成为可能,一个具有分类、主题检索两方面优势,使用自然语言、又能保障检索质量,并能方便的进行扩检、缩检检索功能设计得以实现.  相似文献   

7.
叙词表互操作技术研究——教育集成词库的试验   总被引:2,自引:1,他引:1  
目前,国内外信息领域都在致力于情报检索语言的互操作研究.介绍了基于词表结构的自动匹配和基于同义词表的语词匹配两种互操作技术.以教育类数据为例,选取了<中国分类主题词表>、<教育主题词表>、<社会科学检索词表>等叙词表,采用构建集成词库的方法实现不同叙词表间的兼容.  相似文献   

8.
《中国分类主题词表》的两种对应依据   总被引:2,自引:0,他引:2  
兼容型词表包括字面对应、概念对应和虚拟对应3种形式.<中国分类主题词表>的对应方式为侧重理论分析的基于类目涵义的一体化对应方式和侧重实践应用的基于文献标引的一体化对应方式.我国兼容词表的对应方式将会逐渐过渡到以基于文献标引为主的对应方式.参考文献9.  相似文献   

9.
《中国分类主题词表》的SKOS描述自动转换研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
SKOS为知识组织系统(叙词表、分类法、主题词表、术语表等)提供了一套语义Web环境下简单灵活、机器可理解的描述和转换机制,使叙词表之间、叙词表与本体之间的共享成为可能.利用Java语言编写内容提取程序,将<中国分类主题词表>电子版中的主题词、词间语义关系、分类号、注释等提取,并分别存储在关系数据库中,然后通过SQL语言从数据库中提取相关字段,用Java语言写入SKOS描述的对应标签中,形成自动转换的SKOS描述代码.但对<中国分类主题词表>的附表部分如何在语义环境中实现SKOS描述及自动转换仍需进一步研究.  相似文献   

10.
情报检索语言的发展方向问题--分类主题一体化新论   总被引:3,自引:0,他引:3  
对国内外五种著名分类主题一体化词表作了剖析,从新的视角揭示了一体化词表的实质,并根据情报检索语言的发展现状,阐明了分类主题一体化的前景,从而看清情报检索语言的发展方向。  相似文献   

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