基于机器学习的中文期刊论文自动分类研究_叶鹏

资 源 简 介

基于机器学习的中文期刊论文自动分类研究_叶鹏

详 情 说 明

这篇论文《基于机器学习的中文期刊论文自动分类研究》由叶鹏撰写，主要探讨了如何利用机器学习技术对中文期刊论文进行自动化分类。研究针对中文期刊论文的特点，提出了一套完整的分类解决方案。

论文首先分析了中文期刊论文在结构和语言表达上的特征，指出传统的基于关键词或简单统计的分类方法难以满足现代学术文献管理的需求。研究采用了先进的机器学习算法，通过文本挖掘技术从论文标题、摘要和关键词中提取有区分度的特征。

在特征选择方面，作者可能考虑了词频、词性、n-gram以及潜在语义特征等多种文本表示方法。这些特征经过适当处理后，作为分类模型的输入。论文应该详细比较了不同机器学习算法在中文期刊论文分类任务上的表现，如SVM、随机森林、神经网络等。

研究的一个重要贡献是针对中文文本的特殊性，可能提出了专门的特征处理或模型优化方法。通过实验验证，该自动分类系统能够达到较高的准确率和召回率，为学术文献管理和检索提供了技术支持。

论文最后应该讨论了该方法的局限性和未来改进方向，如处理新兴交叉学科论文的分类问题，或如何结合深度学习技术进一步提升分类性能。