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细粒度南海数字资源多标签分类算法的比较与应用
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作者 彭玉芳 郑研 杨海平 《情报杂志》 北大核心 2025年第1期180-186,197,共8页
[研究目的]面对海量多模态的南海数字资源,数据分类在构建南海证据链关联模型中起着至关重要的作用。通过系统地分类和整理数据,可以揭示资源之间的潜在关联,为后续的数据处理和分析提供坚实依据。[研究方法]应用文献计量工具COOC,全面... [研究目的]面对海量多模态的南海数字资源,数据分类在构建南海证据链关联模型中起着至关重要的作用。通过系统地分类和整理数据,可以揭示资源之间的潜在关联,为后续的数据处理和分析提供坚实依据。[研究方法]应用文献计量工具COOC,全面描述南海数字资源和数据分类的研究现状。从409篇南海数字资料中抽取21174条细粒度南海数字资源,分别应用并比较RNN、CNN、DNN、LSTM、Bi-LSTM、Attention、BERT模型的细粒度多标签分类效果。最后,使用知识图谱技术实现细粒度南海数字资源的分类检索和可视化。[研究结果/结论]基于BERT的细粒度南海数字资源多标签分类效果最佳。同时,知识图谱能够直观展示南海数字资源的分类关系。该研究为后续的南海数字资源管理和多标签分类应用提供了坚实的理论支持和技术保障。 展开更多
关键词 南海数字资源 多标签分类 细粒度 深度学习 知识图谱
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