【摘 要】
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[目的/意义]使用科技文献数据库进行文献检索时,检索式中的关键词如果不够全面,将导致检索结果查全率较低;检索式中的关键词如果一词多义,则可能向检索结果中引入无关文献,导
【机 构】
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中国科学院武汉文献情报中心,海军工程大学数学教研室
【基金项目】
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中国科学院“青年创新促进会”(项目编号:2016160)资助项目
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[目的/意义]使用科技文献数据库进行文献检索时,检索式中的关键词如果不够全面,将导致检索结果查全率较低;检索式中的关键词如果一词多义,则可能向检索结果中引入无关文献,导致查准率较低。[方法/过程]针对这两类问题,本文提出使用词嵌入这一新颖的文本数据化表现形式,一方面通过语义分析对检索关键词进行扩充从而提高查全率;另一方面通过发现语义异常点来提高查准率。[结果/结论]本文将该方法应用于人工智能领域中深度学习方向上的文献检索式构建,实验结果表明该方法能在一定程度上提高检索的查全率和查准率。
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