| 基于BERT和分面分类的多标签的南海证据性数据分类研究 |
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| 引用本文： | 彭玉芳,石进,徐浩,杨海平.基于BERT和分面分类的多标签的南海证据性数据分类研究[J].图书馆杂志,2022(5):102-108. |
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| 作者姓名： | 彭玉芳 石进 徐浩 杨海平 |
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| 作者单位： | 1. 南京工程学院经济与管理学院;2. 南京大学信息管理学院 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重大项目“南海疆文献资料整理中的知识发现与维权证据链建构研究”(项目编号：19ZDA347)；;南京工程学院校级科研基金创新基金面上项目“学术文献方法论知识驱动的跨学科知识扩散特征识别研究”(项目编号：CKJB202003)；;江苏省社科基金青年项目“融合在线学术社交信息的电子文献资源推荐策略研究”(项目编号：21TQC003)的研究成果之一； |
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| 摘 要： | 为了能更好地组织南海证据性数据，提高南海疆智库的检索性能，便于科研人员对南海问题展开深入研究，本文融合了中国图书馆分类法的族性检索和分面分类法的特性检索，构建了南海文献分类法，应用BERT预训练模型实现细粒度的多标签南海证据性数据的自动分类，并通过数据库技术将南海证据性数据分为12个面进行组配检索。通过以上方法赋予每一条南海证据性数据唯一的分类号和类名，形式化表示为南海证据性数据的数据分类=证据来源分类+证据的数据体系分类+证据的数据分面分类。从更细粒度的视角，实现数据分类，与粗放式文献载体的分类相比，数据分类更有利于展开数据挖掘，找到数据间潜在的关联关系，发现新的研究视角，是科学研究创新的基础和保障。
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| 关 键 词： | BERT 分面分类 数据分类 多标签分类 南海证据性数据 |
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