【摘 要】
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现如今互联网成为了传播信息的主要平台,人们使用关键词在海量的文档中快速获取想要的信息.这要求论文文献有明确的分类和标签.传统的文献分类方法通常提取关键词或关键句,利
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,军事科学院系统工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501244,61501245)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20150932)资助．
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现如今互联网成为了传播信息的主要平台,人们使用关键词在海量的文档中快速获取想要的信息.这要求论文文献有明确的分类和标签.传统的文献分类方法通常提取关键词或关键句,利用文本的局部信息进行分析,对于方向相似的科技论文,传统的局部分析的方法区分度不高,分类不够明确易产生混淆.本文提出了一种对文献进行全局分析,自动生成标签的长文分类方法.为了降低卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度,同时通过遍历全文捕获全局信息,本文提出了随机抽样算法将文献拆分为多个部分.然后,结
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