典型文献
基于BERT和分面分类的多标签的南海证据性数据分类研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
BERT;分面分类;数据分类;多标签分类;南海证据性数据
中图分类号：
作者姓名：
彭玉芳;石进;徐浩;杨海平
作者机构：
南京工程学院经济与管理学院;南京大学信息管理学院
文献出处：
引用格式：
[1]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(05):102-108
A类：
南海证据性数据
B类：
BERT,分面分类,数据分类,分类研究,海疆,智库,科研人员,南海问题,中国图书馆,分类法,族性,南海文献,文献分类,预训练模型,模型实现,细粒度,自动分类,数据库技术,组配,分类号,形式化,源分类,数据体系,体系分类,粗放式,关联关系,研究创新,多标签分类
AB值：
0.326609
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