典型文献
图情领域数字人文文献识别与分类方法研究
文献摘要：
[目的/意义]数字人文作为人文社科和计算机技术的跨界学科,在高速发展的同时面临概念界定不明确、专题期刊缺乏等问题,增加了文献搜集难度.需要构建适合的识别分类模型,形成数字人文专题文献库,助力数字人文研究.[方法/过程]分析数字人文学科的内涵,归纳数字人文文献特征,在人工识读标注的基础上构建机器学习模型,实现对数字人文文献的自动识别与分类.[结果/结论]提出一种基于机器学习的数字人文文献识别分类模型,对图情领域数字人文文献实现了较好的识别效果.[创新/局限]将机器学习算法应用到数字人文文献分类,较好应对了词汇复杂和数据量较小的问题;进一步研究可使用深度学习等更复杂的模型,并实现不同领域数字人文文献的多分类.
文献关键词：
数字人文;学科分类;主题识别;机器学习;KeyGraph
中图分类号：
作者姓名：
鲁国轩;杨冠灿;宋欣
作者机构：
中国人民大学信息资源管理学院,北京100872
文献出处：
引用格式：
[1]鲁国轩;杨冠灿;宋欣-.图情领域数字人文文献识别与分类方法研究)[J].情报科学,2022(09):154-158,192
A类：
KeyGraph
B类：
图情领域,数字人文,识别与分类,分类方法,人文社科,计算机技术,概念界定,识别分类,分类模型,人文研究,人文学科,文献特征,识读,机器学习模型,自动识别,基于机器学习,机器学习算法,算法应用,文献分类,对了,数据量,使用深度,多分类,学科分类,主题识别
AB值：
0.308176
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