基于向量空间模型的科技文献自动分类研究  

Research on Vector Space Model-based Automatic Classification of Sci-tech Document

作　　者：王方[1] 阮梅花[1] 朱海刚[1] 熊燕[1] 缪有刚[1] 

机构地区：[1]中国科学院上海生命科学信息中心,上海200031

出　　处：《情报探索》2013年第12期1-3,8,共4页Information Research

基　　金：国家自然科学基金委-中国科学院联合资助项目"合成生物学发展战略研究"(项目编号:Y23BI21021)成果之一

摘　　要：提出一种基于向量空间模型的科技文献自动分类方法。首先构建分类代表文本,计算单文本与分类代表文本之间的相似度;然后利用训练集计算出分类归属度,以判断某一文本分类的可能性,实现科技文献的自动分类。以3个学科的文献为例,验证该方法的可用性。The paper gives an automatic classification method of scitech document basing on vector space model. Firstly it con struets classification representative text and computes degree of similarity between single text and classification representative text; then it uses training set to calculate membership degree of classification, so as to estimate possibility of text classification and realize auto matic classification of scitech document. The paper takes document of three disciplines for example to verify usability of this method.

关 键 词：向量空间模型 科技文献 自动分类 

分 类 号：G254.0[文化科学—图书馆学]