网络环境信息标引的测评与比较研究   总被引：1，自引：1，他引：0  

刘竟  朱书梅  侯汉清 《中国图书馆学报》2008,34(1)

网络环境下,文献信息具有数量多、增长快、新词层出不穷等特点。标引是对信息资源进行组织的有效手段和重要环节,标引的质量和效率直接影响信息组织的质量和速度。对受控标引、自由标引和自动标引三种标引方式进行了相符度、专指度、标引深度及通用词数的测试对比.得出自由标引优于受控标引,自动标引优于自由标引及受控标引的结论。  相似文献   

美国自动生成元数据应用计划AMeGA及其启示     

周晨  罗翀 《图书馆建设》2008,(1):43-45

本文介绍了美国国会图书馆自动生成元数据应用计划AMeGA的一些基本情况,包括自动生成元数据的方法、AMeGA计划的研究方法和研究结果、自动生成元数据应用软件的功能需求等,并指出它对我国网络信息资源自动编目的借鉴意义.  相似文献   

领域本体的关系抽取研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

何琳 《现代图书情报技术》2008,3(4):35-38

利用机器学习和自然语言处理技术中的有关方法,研究从语料中抽取概念关系为领域本体构建服务。对等级关系以及领域关系的抽取方法作详细阐述,并通过实验证明该方法是有效的。  相似文献   

基于标题的中文新闻网页自动分类   总被引：1，自引：0，他引：1  

钱爱兵  江岚 《现代图书情报技术》2008,24(10):59-68

借鉴tf-idf加权思想,利用新闻标题来做中文新闻网页自动分类的依据,构建基于标题的中文新闻自动分类方法,并设计多个实验对各种基于标题的中文新闻网页自动分类方法进行评测。实验结果表明,基于标题对中文新闻网页进行自动分类,可以大大缩短判断处理时间,节省存储空间,且准确率较高,特别是改进的类目加权法分类效果最好。  相似文献   

天津市高校图书馆馆际互借自动化管理的实现   总被引：1，自引：0，他引：1  

黄雪梅  王英枝 《图书馆建设》2008,(8)

天津高校图书馆用天津高校统一使用的自动化管理系统来实现馆际互借的自动化管理,实现方法包括馆际互借的原则、自动化管理系统参数的设置以及馆际互借的服务流程。影响天津地区高校图书馆馆际互借的因素包括服务理念;宣传力度;馆藏文献质量、数量和种类;地理位置及院校之间专业设置的相近度。为了更好地提供馆际互借服务,天津高校图书馆联盟应该加强4个方面的工作。  相似文献   

基于DOM的Web信息自动抽取     

吴伟  刘友华 《现代图书情报技术》2004,20(2):68-71

提出了Web页面信息的自动抽取思想，并使用WebBrowser和DOM技术实现了Web页面上网页元素查找、表单自动填写、表单自动提交、自动获得查询结果并自动抽取所需信息的技术，从而实现了Web页面信息的自动抽取。文中还给出了这一方法的实现细节和示例代码。  相似文献   

基于支持向量机的文本自动分类试验研究     

施洁斌 《现代图书情报技术》2004,20(7):27-29

提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究，与常用的K-最邻近法相比，无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势，而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外，从研究中的不同特征选择的评价函数来看，它们对分类有一定的影响，应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高，其次是文本证据权，而期望交叉熵的效果最差，说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。  相似文献   

ECIP自动编目软件系统设计思想的探讨--兼与张丽娟等同志商榷   总被引：3，自引：0，他引：3  

蒋小耘 《图书馆杂志》2005,24(11):18-20

本文对ECIP计划中自动编目的MARC标准设定问题及自动编目系统实现的设计思想提出了自己的不同见解。  相似文献   

汉语自动分词研究的发展趋势     

刘晓英 《高校图书馆工作》2005,25(4):25-28

汉语自动分词是计算机中文信息处理中的难题。文章通过对现有分词方法的探讨，指出了汉语自动分词研究未来的发展趋势，即传统文本的有效切分，计算机技术的快速发展，改造书面汉语书写规则。参考文献35。  相似文献   

Using LSA and text segmentation to improve automatic Chinese dialogue text summarization     

LIU Chuan-han WANG Yong-cheng ZHENG Fei LIU De-rong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(1):79-87

Automatic Chinese text summarization for dialogue style is a relatively new research area. In this paper, Latent Semantic Analysis （LSA） is first used to extract semantic knowledge from a given document, all question paragraphs are identified, an automatic text segmentation approach analogous to Text＇filing is exploited to improve the precision of correlating question paragraphs and answer paragraphs, and finally some ＂important＂ sentences are extracted from the generic content and the question-answer pairs to generate a complete summary. Experimental results showed that our approach is highly efficient and improves significantly the coherence of the summary while not compromising informativeness.  相似文献