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分类评价是当前科学评价的热点和难点.本文从评价实践出发,分析了评价数据的特征,论证了利用题录信息进行分类的可行性.结合评价要求和已有分类体系,提出<学科分类与代码>是中国科学评价领域的最佳分类体系.在梳理常规分类方法的基础上,归纳出这些方法适合于分类评价的方面,而且对这些方面进行进一步的改造和融合,提出和构建了科学评价论文分类系统,其特点是"二次分类"和"自动生成训练集".一次分类由期刊分类器和类号转换器完成,在将全部论文分到大类的同时可以将部分论文分到小类,分到小类的作为该大类的训练集.二次分类由SVM和投票机制组成,有效提高了系统的召回率.实验证明本系统能胜任科学评价中的论文分类任务. 相似文献
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