【摘 要】
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针对数字资源标签数量不足,获取困难的问题,提出了一种新的自动标签方法,对于收集的公共文化资源数据集和其它公开数据集,能够有效的进行标签扩展。提出过程依据神经网络理论
【机 构】
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哈尔滨理工大学自动化学院,中国科学院自动化研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2015BAK25B00)
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针对数字资源标签数量不足,获取困难的问题,提出了一种新的自动标签方法,对于收集的公共文化资源数据集和其它公开数据集,能够有效的进行标签扩展。提出过程依据神经网络理论和生成学习理论,采用隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation,LDA)和Word2Vec方法分别对资源和初始标签进行处理,生成资源和初始标签的表示向量,然后以此两种向量作为深度结构语义模型的输入,建立面向数字资源的自动标签模型。从结果来看,该方法的标签扩展效果在精确度、平均排序倒数、平均准确率等指标上表现上总体优
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