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《中国分类主题词表》的自动扩充研究——从元数据中提取关键词并定位
1.研究背景
随着数字化时代的到来，知识管理的需求与日俱增。其中，知识分类是构建知识体系的重要组成部分，对于信息的组织、检索和利用都具有重要意义。而作为最权威的中国图书分类标准，《中国分类主题词表》是中国图书馆学界实现图书资源共享和公共服务的重要工具之一。然而，由于固有的分类主题词库规模有限，且难以及时更新维护，不能充分满足人们对知识信息获取的需要。因此，如何通过自动化的方式扩充《中国分类主题词表》，将成为图书馆学界和信息科学界一件非常重要的研究工作。
2.研究目的
本文旨在提出一种基于元数据自动扩充《中国分类主题词表》的方法，通过对于书目信息的分析与处理，从中提取关键词并定位为题目，以实现对分类主题词库的自动扩充。
3.研究方法
3.1数据搜集
本研究以国家图书馆数百万条元数据为样本数据，用于开展本次《中国分类主题词表》自动扩充的研究。同时，研究还使用了自然语言处理技术和机器学习算法，对于元数据进行有效的处理和分类。
3.2关键词提取
通过对元数据的分析，我们可以提取出诸如书名、作者、出版社、关键字等元素信息，其中，关键字是本次扩充研究的核心。我们首先使用分词技术对于元数据中的关键字进行分割，得到分词序列。根据分词序列中的词语频率和重要度，我们可以使用算法（如TF-IDF算法），计算出词语的权重。通过限定权重的阈值，我们可以筛选出重要的关键词，并将其定位为题目。
3.3自动分类
最后，我们将提取出的关键词通过与《中国分类主题词表》进行比对，找到匹配词条，进而完成该书籍的自动分类。
4.讨论
本文所采用的自动扩充方法可以较为准确地提取出元数据中的关键词，并进行自动分类。但同时也存在一定的局限性。首先，在信息处理时需要对于特定的文本来源进行训练，若处理的数据样本不够充分，会导致算法的误差增大。其次，对于文本处理的语言和环境变化敏感度较大，需要不断自我调整来适应不同的场合。
5.结论
总之，通过利用机器学习和自然语言处理技术对元数据进行分析，本文提出了一种基于元数据自动扩充《中国分类主题词表》的方法。这种方法可提高图书分类效率，提升用户的信息检索能力，为图书馆和信息中心的服务提供了一种全新的思路和手段。