2003—2023年我国自动标引研究及实践进展

[目的/意义]对2003年以来我国自动标引的研发现状进行总结并预测未来发展动向,以期为文献自动标引实践的发展提供借鉴和参考。[方法/过程]通过文献调研和相关案例回顾,系统梳理2003—2023年我国文献自动标引的系统研发及典型应用,具体从自动主题标引和自动分类标引两方面展开。[结果/结论]自动标引发展面临不少现实问题,今后自动标引研究及实践应聚焦于技术上重点突破中文自动分词的语言分析问题、研究和探索更高效的语料库智能学习机制、集成化开发多媒体信息自动标引方法、多方联动构建文献自动标引效果的评价体系与监测机制。

基于反馈规则学习的医学文献主题自动标引方法

就中医药文献的自动标引研究,介绍了一种基于规则学习的主题自动标引方法? 与以往基于词频统计和加权的自动标引方法,基于反馈的规则学习的方法能有效提取文献的 副主题词,并进行主/副题词组配,具有很好的扩展性和适应性,基于此方法开发的系统在 大量中医药文献中作了实验,获得了很好的标引结果?

基于反馈规则学习的医学文献主题自动标引系统

该文就中医药文献的自动标引研究,提出并开发了一个基于规则学习的主题自动标引系统。该系统从文献的题名中抽取并识别主题模式,相当有效地解决了医学科技文献的自动标引中涉及主/副题词的组配问题,并避免了基于词频处理的自动标引中存在的中文分词的障碍。开发完成的自动标引系统初期版本在大量中医药文献中进行了实验,取得了很好的结果,具备一定的实用性。

机构知识库集成OpenKOS主题标引与检索聚类服务的实现及应用

主要介绍在机构知识库系统中集成开放知识组织引擎OpenKOS相关功能,利用OpenKOS的开放服务接口对机构知识库中知识产出进行主题标引和提供基于规范主题词的分面浏览,并实现对检索结果进行DDC聚类浏览的服务功能。系统投入应用后初步达到结合传统知识组织方式,对数字资源实现自动标引与自动分类的目标。