[1] 刘爱军, 俞立平. 文献计量指标的客观分类及其启示——以JCR 2015经济学期刊为例[J]. 情报理论与实践, 2017, 40(7):33-37, 49. [2] CHAKRABORTY V, CHIU V, VASARHELYI M. Automatic classification of accounting literature[J]. International journal of accounting information systems, 2014, 15(2):122-148. [3] 武建光, 苏云梅, 于琦,等. 基于知识元的学术文献分类研究[J]. 情报理论与实践, 2019, 42(3):160-165. [4] CHU H, KE Q. Research methods:what's in the name?[J]. Library & information science research, 2017, 39(4):284-294. [5] 周丽红, 刘勘. 基于关联规则的科技文献分类研究[J]. 图书情报工作, 2012, 56(4):12-16, 119. [6] 李慧,玄洪升. 专利视角下融合多属性的技术创新主题挖掘方法——以芯片领域专利为例[J].图书情报工作, 2020, 64(11):96-107. [7] 李湘东, 刘康, 丁丛,等. 基于《知网》的多种类型文献混合自动分类研究[J]. 现代图书情报技术, 2016(2):59-66. [8] 李湘东, 阮涛, 刘康. 基于维基百科的多种类型文献自动分类研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(10):43-52. [9] 李湘东, 高凡, 李悠海. 共通语义空间下的跨文献类型文本自动分类研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9):66-73. [10] 苏燕, 徐萍, 孔亮亮,等. 基于MeSH的生物医学分类主题词表重构探索——以干细胞研究文献为例[J]. 图书馆杂志, 2015, 34(3):47-52. [11] 潘东华, 徐珂珂. 基于专利文献分类码的技术知识图谱绘制方法研究[J]. 情报学报, 2015, 34(8):866-874. [12] BAKER S, SILINS I, GUO Y, et al. Automatic semantic classification of scientific literature according to the hallmarks of cancer[J]. Bioinformatics, 2016, 32(3):432-440. [13] JIANG L, CAI Z, ZHANG H, et al. Naive Bayes text classifiers:a locally weighted learning approach[J]. Journal of experimental & theoretical artificial intelligence, 2013, 25(2):273-286. [14] 白小明, 邱桃荣. 基于SVM和KNN算法的科技文献自动分类研究[J]. 微计算机信息, 2006(36):275-276, 265. [15] WANG S, HUANG M, DENG Z. Densely connected CNN with multi-scale feature attention for text classification[C]//Proceedings of the 27th international joint conference on artificial intelligence(IJCAI).Stockholm:International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization,2018:4468-4474. [16] GUTIERREZ B J, ZENG J, ZHANG D, et al. Document classification for COVID-19 literature[BE/OL].[2020-09-04].https://arxiv.org/abs/2006.13816. [17] 郭利敏. 基于卷积神经网络的文献自动分类研究[J]. 图书与情报, 2017(6):96-103. [18] 杜德慧, 李长玲, 相富钟,等. 基于引文关键词的跨学科相关知识发现方法探讨[J]. 情报杂志,2020, 39(9):189-194. [19] 俞琰,赵乃瑄.基于辅助集的专利主题分析领域停用词选取[J].数据分析与知识发现,2018,2(11):95-103. [20] 肖连杰, 孟涛, 王伟,等. 基于深度学习的情报分析方法识别研究——以安全情报领域为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(10):20-28. [21] MARCO B, GEORGIANA D, GERMAN K. Don't count, predict! A systematic comparison of context-counting vs. context-predicting semantic vectors[C]//Proceedings of the 52nd annual meeting of the Association for Computational Linguistics. Baltimore:Association for Computational Linguistics, 2014:238-247. [22] ZHANG Y, WALLACE B. A sensitivity analysis of (and practitioners' guide to) convolutional neural networks for sentence classification[J]. Computer science, 2015(10):253-263. [23] TIMOSHENKO A, HAUSER J R. Identifying customer needs from user-generated content[J]. Marketing science, 2019, 38(1):1-20. [24] YAN Y, YIN X-C, YANG C, et al. Biomedical literature classification with a CNNs-based hybrid learning network[J]. Plos one, 2018, 13(7):1-31. [25] KIM Y. Convolutional neural networks for sentence classification[BE/OL].[2020-09-07].https://arxiv.org/abs/1408.5882. [26] 章成志, 李卓, 储荷婷. 基于全文内容的学术论文研究方法自动分类研究[J]. 情报学报, 2020, 39(8):852-862. [27] 唐琳, 郭崇慧, 陈静锋,等. 基于中文学术文献的领域本体概念层次关系抽取研究[J]. 情报学报, 2020, 39(4):387-398. [28] WILLIS C G, LAW E, WILLIAMS A C, et al. CrowdCurio:an online crowdsourcing platform to facilitate climate change studies using herbarium specimens[J]. New phytologist, 2017, 215(1):479-488. [29] 张华鑫,庞建刚.基于SVM和KNN的文本分类研究[J].现代情报,2015,35(5):73-77. [30] 萧莉明,于宽,蔡珣.一种基于Bayes分类器的中文期刊自动分类系统[J].现代情报,2007(4):146-147,150. |