И.В. Селиванова, I. Selivanova, Денис Викторович Косяков, Denis Kosyakov, Д.А. Дубовицкий, D.А. Dubovitskii, Андрей Евгеньевич Гуськов, А.Е. Guskov
{"title":"专家、期刊和自动分类完整文本和科学文章注释","authors":"И.В. Селиванова, I. Selivanova, Денис Викторович Косяков, Denis Kosyakov, Д.А. Дубовицкий, D.А. Dubovitskii, Андрей Евгеньевич Гуськов, А.Е. Guskov","doi":"10.36535/0548-0027-2021-08-3","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Рассматривается принципиально новый теоретико-информационный подход к классификации научных текстов, основанный на алгоритмах компрессии. Сравнительный анализ на примере классификации полнотекстовых документов из arXiv.org и кратких аннотаций из Scopus показал, что точность предложенного метода составляет 87-92% и, в основном, не уступает уже существующим. Эти выводы подтвердила экспертная оценка.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Экспертная, журнальная и автоматическая классификация полных текстов и аннотаций научных статей\",\"authors\":\"И.В. Селиванова, I. Selivanova, Денис Викторович Косяков, Denis Kosyakov, Д.А. Дубовицкий, D.А. Dubovitskii, Андрей Евгеньевич Гуськов, А.Е. Guskov\",\"doi\":\"10.36535/0548-0027-2021-08-3\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Рассматривается принципиально новый теоретико-информационный подход к классификации научных текстов, основанный на алгоритмах компрессии. Сравнительный анализ на примере классификации полнотекстовых документов из arXiv.org и кратких аннотаций из Scopus показал, что точность предложенного метода составляет 87-92% и, в основном, не уступает уже существующим. Эти выводы подтвердила экспертная оценка.\",\"PeriodicalId\":24076,\"journal\":{\"name\":\"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2021-08-3\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2021-08-3","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Экспертная, журнальная и автоматическая классификация полных текстов и аннотаций научных статей
Рассматривается принципиально новый теоретико-информационный подход к классификации научных текстов, основанный на алгоритмах компрессии. Сравнительный анализ на примере классификации полнотекстовых документов из arXiv.org и кратких аннотаций из Scopus показал, что точность предложенного метода составляет 87-92% и, в основном, не уступает уже существующим. Эти выводы подтвердила экспертная оценка.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
