浅议图书分类的确切性和一致性

图书分类的确切性和一致性是图书馆分类工作中最重要的原则和要求。图书分类就是运用一定的图书分类表,按照图书的学科知识内容,结合图书的特点和图书馆的性质任务,将到馆的图书分门别类地组织成一个严密有条理的逻辑系统。它是图书馆组织藏书的基础工作,也是图书馆开展各项工作的基础。因此图书分类工作质量的优劣对图书馆的其他各项工作影响很大。鉴定图书归类质量高低的最主要标志就是归类的确切性和一致性。     

转动式图书分类机的设计

针对目前国内图书分类装置存在的问题,对现有的图书分类装置进行分析,基于TRIZ创新理论设计了专用转动式图书分类装置,应用solidworks软件进行了整体的三维建模,对核心结构进行了详述,并对所设计的电动推杆进行了有限元强度分析,转动式图书分类机的整体设计,为图书分类装置领域的创新研究提供了新的方向。     

基于增量学习的图书文本分类方法

[目的/意义]旨在解决传统图书文本人工分类耗时耗力的问题,以及深度学习算法无法良好处理更新图书文本资源的分类问题.[方法/过程]提出了一种基于增量学习的图书文本分类方法,先利用现有图书资源创建标准文本分类模型,再采用增量学习方法修改模型,使其能够不断地帮助模型学习到新增的图书类别.[结果/结论]研究实验表明,增量式图书...     

开架环境下的图书管理方法

介绍了图书分类排架的内涵、作用和优点,分析了图书分类排架与读者需求的密切关系,指出了图书分类排架中存在的问题,并提出了解决这些问题的措施。     

基于SUMO本体的图书自动分类模型研究

提出基于SUMO本体的图书自动分类模型.该模型首先对收集的各类图书信息进行预处理,形成高维的词向量空间,然后利用我们设计的基于SUMO本体的映射算法将其映射成低维的概念向童空间进行图书自动分类模型的训练.当用户输入图书信息时,模型会对这些信息进行相同处理,并利用训练好的分类模型将其归到相应的类别中.实验表明,该模型能够简化图书自动分类的过程,降低向量维度,提高分类效率,有效保证图书分类的准确率和召回率.     

融合预训练和深度学习的图书功用分类研究

[目的/意义]围绕图书功用分类问题,提出开展图书功用自动化分类研究,并融合预训练和深度学习方法进行实现方案设计,为图书功用属性揭示和信息组织提供参考。[方法/过程]文章基于功用视角进行图书分类体系调研与数据验证,构建图书功用分类体系框架。在此基础上,融合BERT预训练模型和BiLSTM模型构建图书功用分类模型,并基于大规模数据集进行实验验证。[结果/结论]实验结果显示,模型的准确率达到0.89以上,召回率达到0.87以上,总体效果相对较好,能够较为准确地实现图书功用特征的提取。     

开架环境下的图书管理方法

介绍了图书分类排架的内涵、作用和优点，分析了图书分类排架与读者需求的密切关系，指出了图书分类排架中存在的问题，并提出了解决这些问题的措施。     

试析“同书异号”现象的产生及解决

"同书异号"是图书分类中经常出现的情况,它影响了图书分类的一致性,降低图书利用率、影响读者检索和书库排架。本文从四个方面对"同书异号"产生的原因进行分析,并提出了相应解决办法,旨在进一步搞好图书分类工作。     

论体系分类语言向组配分类语言的转化

1 分类语言实现与主题一体化的方法目前,我国几乎所有的图书情报机构使用的都是体系分类法,如《中国图书馆图书分类法》(简称《中图法》)、《中国科学院图书馆图书分类法》、《中国人民大学图书馆图书分类法》等等,体系分类语言由于其词汇、语法等方面的限制,不能直接被计算机识别,分类语言大体有两种类型,即等级体系分类语言和组配分类语言,组配分类语言又可分为3种类型,即体系——组配分类语言、组配——体系分类语言和分而组配分类语言。国外的实践证明组配     

图书分类排架的优化方法分析

在当今时代,随着科学技术的不断进步,传统的图书排架分类排架方法已经不能够适应社会的发展需要了。社会在发展进步,图书的数量也在急剧的增加,图书馆藏书的规模越来越大,图书借阅方式不断转变,图书分类排架的优化问题受到了社会的广泛关注。因此,本文针对图书分类排架的优化方法进行了有效的分析与探讨。     

基于模糊向量空间的文本分类方法

本文针对文本自动分类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。网络由输入层、隐层和输出层组成。输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

汉语儿童母语习得类图书调查研究

本文提出了母语习得类图书的概念,对现有汉语儿童母语习得类图书做了分类和描写,并从语言发展关键期、词汇、句长等角度进行了具体分析,提出了对汉语儿童母语习得类图书的改进意见。     

基于语义扩展的数字文献自动分类方法研究

针对图书、期刊论文等数字文献文本特征较少而导致特征向量语义表达不够准确、分类效果差的问题,本文提出一种基于特征语义扩展的数字文献分类方法。该方法首先利用TF-IDF方法获取对数字文献文本表示能力较强、具有较高TF-IDF值的核心特征词;其次分别借助知网(Hownet)语义词典以及开放知识库维基百科(Wikipedia)对核心特征词集进行语义概念的扩展,以构建维度较低、语义丰富的概念向量空间;最后采用MaxEnt、SVM等多种算法构造分类器实现对数字文献的自动分类。实验结果表明:相比传统基于特征选择的短文本分类方法,该方法能有效地实现对短文本特征的语义扩展,提高数字文献分类的分类性能。     

模糊集合论在文献分类中的应用

本文首先分析了文献分类中的模糊性,并比较分析现存运用模糊集合论进行文献分类的特点及不完善处。在此基础上,提出一种实用和较完善的模糊文献分类法——特征权重文献分类法,并给出算法。     

一种新的中文文本分类算法

文本提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法

针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法.     

基于模糊支持向量机的学生抗压能力分析

抗压能力大小判定是一个多指标、多目标的评价系统,传统计算方法存在繁琐、客观性差的问题。提出了一种改进的模糊支持向量机的评价模型,对抗压能力进行评价。建立模糊隶属度函数,在减少训练集中异常样本点对分类超平面干扰的同时,并没有降低边缘样本点对分类超平面的影响。实验表明,改进的模糊支持向量机提高了抗压能力评价的准确率,模糊支持向量机的泛化能力也得到了提高。     

高校图书馆职业考试类图书编目探析——以吉林财经大学图书馆为例

高校图书馆收藏了大量的职业考试类图书。本文以吉林财经大学图书馆的馆藏为例,分析了考试类图书的职业特点及读者的需求特点。通过列举比较CALIS联合目录库中的书目记录,探讨了最适合读者利用的题名著录与分类标引的编目方法是按照职业特点来集中图书。这种基于用户需求的编目理念符合国际编目新趋势。     

Fuzzy综合评判在土地适宜性评价中的应用

本文应用模糊综合评判(Fussy Set)法、经验指数和法、极限条件法进行长乐市土地适宜性评价,对不同方法及结果进行对比分析,着重探讨了模糊综合评判方法的适用性。模糊综合评判结果表达为所评土地单元对每一适宜性等级的隶属程度,较好地解决“土 地适宜性等级”的级别归属模糊性问题,并能使土地评价准确度得以提高。     

目的论对大学英语翻译教学改革的启示

当前大学英语翻译教学仍是从属于语言技能培养的＂教学翻译＂,具体表现在学科定位模糊,教材编写理念陈旧和教学模式僵化这三个方面,这非常不利于自身翻译能力的培养。本文拟在总结、分析现状的基础上,探讨目的论的翻译本质观、文本功能划分和翻译程序对大学英语翻译教学改革的促进作用。