《中国图书馆分类法》中西医结合医学类目重构探讨

从《中图法》第三版开始,在其类目的编制序列中,“R2-031中西医结合”、R25/278中医临床各科“现代医学××科疾病”、“R4/78”等构成了中西医结合医学的相关类目。但相较于第一版和第二版,这些相关类目仍然无法避免该学科文献(特别是临床类文献)在分类时所出现的学科属性归属不清、归类分散、混乱无序等问题。增设“R279中西医结合临床医学”或采用借号法增设“R299中西医结合医学”是解决上述问题的办法。

基于《中国图书馆分类法》的文献自动化深层分类的研究和实现

基于《中国图书馆分类法》(下简称《中图法》)的文献深层分类蕴含着两个经典的自然语言处理问题:极限多标签文本分类(Extreme Multi-label Text Classification,XMC)和层次文本分类(Hierarchical Text Classification,HTC)。然而目前基于《中图法》的文献分类研究普遍将其视为普通的文本分类问题,由于没有充分挖掘问题的核心特点,这些研究在深层分类上的效果普遍不理想甚至不可行。相较于同类研究,本文基于对《中图法》文献分类特点和难点的深入分析,从XMC和HTC两个角度对基于《中图法》的文献深层分类和相关的解决方案进行了考察和研究,并针对该场景下的特点进行应用和创新,不仅提高了分类的准确度,还扩展了分类的深度和广度。本文模型首先通过适用于XMC问题的轻量深度学习模型提取了文本的语义特征作为分类的基础依据,而后针对《中图法》分类中的HTC问题,利用LTR(Learning to Rank)框架融入包括层级结构信息等多元特征作为分类的辅助依据,极大化地挖掘了蕴含在文本语义及分类体系中的信息和知识。本模型兼具深度学习模型强大的语义理解能力与机器学习模型的可解释性,同时具备良好的可扩展性,后期可较为便捷地融入专家定制的新特征进行提高,并且模型较为轻量,可在有限计算资源下轻松应对数万级别的分类标签,为基于《中图法》的全深度分类奠定良好的基础。

《<中国图书馆分类法>(第五版)使用手册》机读数据分类标引规则问题探讨

《<中国图书馆分类法>(第五版)使用手册》是使用《中图法》(第五版)最重要的工具书。其出版两年多以来促进和规范了文献分类标引工作。但是,笔者发现《手册》中关于机读数据分类标引规则部分存在举例与规则相矛盾、组配编号法组号的标引方法与分类法不一致、举例中排架分类号重复等问题。为此,笔者提出可修订《中图法》(第五版)有关类目注释、《手册》中有关机读数据分类标引规则和部分例子。

《〈中国图书馆分类法〉 (第5版)使用手册》的几点瑕疵

《<中国图书馆分类法>(第5版)使用手册》是对《中国图书馆分类法》(以下简称《中图法》)(第5版)的编制理论、结构体系和使用方法的权威说明,也是使用《中图法》(第5版)最重要的工具书。但客观地说,《<中图法>(第5版)使用手册》仍存在一些瑕疵,如"临近类目仿分"术语定义不严谨、辅助标记符号举例时出现一些《中图法》(第5版)中不存在的代码、某些文献归类和《中图法》(第5版)的注释有出入、归类方法明确但举例错误等明显疏失,尚有待于修订时加以改进和完善。

《中国图书馆分类法》中仿一般性问题分再探究

《中国图书馆分类法》中仿分作为组配技术之一,灵活性高,适应性强,对于类目的扩充与细化有重要意义和作用,但仿一般性问题分情况复杂多样,总体标引难度大。根据仿分二要素即仿分类目与被仿分类目的具体内容、性质、位置分布以及标引时是否加“0”,将仿一般性问题分的情况分为典型、非典型以及仿一般性问题中部分子目分三种类型五种情况,从而明晰其各种情况的设置特点及规律,总结仿一般性问题分加“0”关键,降低仿分难度,提高仿分标引的质量。

《中国图书馆分类法》第五版“检验(检疫)”相关类目探讨

[目的/意义]对《中图法》第五版“检验(检疫)”相关类目存在的学科属性混乱、类目重复设置、编码不规范等问题进行分析,以期为《中图法》的改版提供参考借鉴。[方法/过程]本研究从“检验(检疫)”的定义入手,以学科内容构建主标目,以学科的共性问题构建理论体系。[结果/结论]通过运用世界地区表的复分功能和理论性类目的仿分功能,增强了类目设置的伸缩性,节省了分类法的篇幅。

《中国图书馆分类法》第5版类目注释研究

类目注释是《中国图书馆分类法》类目体系的重要组成部分,注释得当可以引导分类标引人员准确归类。调查发现,《中国图书馆分类法》第5版的类目注释存在分类指引与所属类目内容不符、分类指引与类目设置不符、类目注释不完整或缺少注释等10个方面的问题。论文针对存在的问题,提出相应的解决办法,以期为《中国图书馆分类法》的改版提供参考。

准确规范使用《中国图书馆分类法》标引科技期刊

从期刊论文的特点出发 ,探讨了准确规范使用《中国图书馆分类法》标引期刊论文。举例说明《中国图书馆分类法》各种主题形式文献分类规则的运用 ,以及《中国图书馆分类法》

《中国图书馆分类法》(第五版)中乐谱文献分类的优化

乐谱是专业音乐院校图书馆中重要的馆藏文献,乐谱分类的优化对文献资源建设和读者服务有着重要的意义。文章通过对《中国图书馆分类法》(第五版)中乐谱相关类目设置的分析,梳理其与音乐学科领域相关概念范畴不相符的问题,提出优化方案,并提出在音乐院校图书馆增设专业排架标识的建议,以期更为贴合音乐院校读者的乐谱使用需求,促进音乐院校图书馆学科服务的开展。

对《中国图书馆分类法》(第4版)沿革注释符号“{}”使用的实例分析

在《中国图书馆分类法》(第4版)中使用沿革注释符号"{}"是为了用户能够方便、快捷地了解新版分类法在原旧版基础上的变动,便于用户采用新版分类法对藏书进行重新分类。但是大量的例证说明了"{}"符号的使用有需要修改之处,部分使用"{}"符号标识的类目需要重新评定。

依据《中国图书馆分类法》的英文图书分类探索

针对带有中图分类号的英文图书数据量小以及类别不平衡的问题,将图情领域的文本增强策略(《美国国会图书馆分类法》到《中国图书馆分类法》的类目映射方法和基于中-英文平行的《汉语主题词表》的语义增强方法)与一般领域文本增强策略(向原始英文文本插入标点或连词)相结合,旨在增强模型泛化能力。实验表明,综合后的策略能有效地提高模型在测试集的表现,正确率和宏F1值分别上升3.61和3.35个百分点,效果优于其他单一的文本增强方法。最后,通过BERT词向量可视化与词语信息熵计算,分析出丰富的邻近词和语法上的连缀功能是插入标点或连词方法有效的原因。

分类法电子化与《中国图书馆分类法(第四版)》(网络版)的使用和安装

文章列举了印刷型载体的分类法所存在的缺陷、简述了当前分类法电子化的发展趋势以及世界著名的图书分类法电子化的概况,重点介绍了《中国图书分类法》(第四版)》(网络版)的安装与使用,文后提出了在《中图法》的基础上,对其进行改造,使之成为情报检索语言国家标准的建议。

《中国图书馆分类法》第5版R类的修订及其使用本的制定

分析了《中国图书馆分类法》第5版R类的修订，介绍了制定医学专业图书馆《中国图书馆分类法使用本》的原则和方法。

使用《中国图书馆分类法》第四版改编和标引文献的体会

本文介绍了利用《中图法》第四版改编文献的原则和做法以及使用四版标引文献的体会。

《中国图书馆分类法》第5版沿革注释符号“{}”使用分析与修订建议

《中国图书馆分类法》第5版使用沿革注释符号"{}"是为了用户能够方便、快捷地了解新版分类法在旧版基础上的变动情况,便于用户采用新版分类法对文献进行重新分类。但"{}"符号的使用仍有需要修改之处,部分使用"{}"符号标识的类目需要重新评定。

《中国图书馆分类法》第5版“中国地区表”的修订与使用

介绍了《中国图书馆分类法》(第5版)"中国地区表"的修订情况,对分类标引时应注意的问题进行了阐述,并举例说明。

文献分类法自动映射系统的构建——以《中国图书馆分类法》与《杜威十进分类法》为例

实现文献分类法之间的互操作是信息组织和检索的迫切需要。目前在国内外大多数分类法之间互操作研究项目中，基本上是采用人工判断的方法来建立类目映射关系。笔者认为，《中国图书馆分类法》（CLC）和《杜威十进分类法}（DDC）的类目表达的整体概念可以分解成多个概念因素，整体相似可以建立在部分相似的基础上，可通过计算类目概念因素的相似度得到类目整体概念之间的相似度。在CLC与DDC自动映射系统中，类目表达的概念可以分解成类名词、注释词、下位词、上位词，根据相似值最大原则对概念因素进行配对，通过配对概念的加权，实现类目之间相似度的自动计算。根据类目相似值、类目对应概念因素（即对应词）的差额、相等概念因素（即等价词）的类别3个参数制订了详细的类目映射规则。本文还介绍了CLC与DDC自动映射系统的结构、功能和使用。

《中国古籍分类法》初探

1993年,北京大学信息管理系曾获批国家教委八五人文、社科规划项目“《中国古籍分类法》的研制”,但由于各种原因,该分类法一直未公开发表。本文旨在详细剖析该分类法的编制思路、分类体例和分类思想,揭示其在类目设置、类名拟定、编制技术等方面的匠心独具及其不足之处,期待尽早产生一部可以作为国家标准的、稳定而高质量的中国古籍分类法。

《中国图书馆分类法》(第五版)“中国地区表”使用探微

文章对使用《中国图书馆分类法》(第五版)“中国地区表”过程中易被忽略、但又难以回避的两个疑难问题进行了专门讨论,这两个问题分别是:单纯标明“依世界地区表分”时,中国地方文献应注意细分的问题;依中国地区表分类后,再依其他标准复分时,应注意在省、自治区、直辖市、特别行政区号码后,先加“0”,再复分。期冀能引起同行和编目机构的关注,以确保归类时的规范和统一。

基于《中国图书馆分类法》的高校图书馆书目推荐服务研究

针对目前基于关联规则的图书馆个性化推荐服务易产生冗余关联规则和丢失有效关联规则的问题,提出了一种基于《中国图书馆分类法》的高校图书馆书目推荐方法。在数据预处理阶段,将原始借阅记录中的书目按照《中国图书馆分类法》进行分类整理,然后利用Apriori算法挖掘产生关联规则,并将其扩展为推荐书目,最后通过实例验证,该方法比现有基于书籍名称的推荐方法所产生的规则更具一般性,推荐结果具有可扩展性。