【摘 要】
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Google AI团队发布的BERT模型在多项自然语言处理任务中取得了研究成果，但在中文文献自动分类领域尚有待探索。本文旨在探索BERTbase中文基础模型在中文社科、科技期刊文献分类上的实际分类效果，指出模型在实际应用中存在的问题并提出解决方法。本文选取R大类（医药、卫生）、TG大类（金属学与金属工艺）、F大类（经济）、J大类（艺术）共1 745 000条数据作为训练语料，并以另外9 610条数
【基金项目】
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上海图书馆青年扬帆计划专项“基于深度学习的文献数字资源智能分类标引研究与应用”的研究成果之一；
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Google AI团队发布的BERT模型在多项自然语言处理任务中取得了研究成果，但在中文文献自动分类领域尚有待探索。本文旨在探索BERTbase中文基础模型在中文社科、科技期刊文献分类上的实际分类效果，指出模型在实际应用中存在的问题并提出解决方法。本文选取R大类（医药、卫生）、TG大类（金属学与金属工艺）、F大类（经济）、J大类（艺术）共1 745 000条数据作为训练语料，并以另外9 610条数据作为测试样本，利用BERT模型分别对社科、科技期刊文献进行分类研究。测试结果表明BERT模型在社科文献中的四级准确率为76.95%，科技文献为68.55%。之后引入惩罚策略，为实际工作中免检数据阈值的设定提供参考。BERTbase模型在《全国报刊索引》实际分类标引工作中有一定可行性，基本满足当前网络环境下中文文献自动分类的需求。
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