融合预训练和深度学习的图书功用分类研究

摘要

[目的/意义]围绕图书功用分类问题,提出开展图书功用自动化分类研究,并融合预训练和深度学习方法进行实现方案设计,为图书功用属性揭示和信息组织提供参考。[方法/过程]文章基于功用视角进行图书分类体系调研与数据验证,构建图书功用分类体系框架。在此基础上,融合BERT预训练模型和BiLSTM模型构建图书功用分类模型,并基于大规模数据集进行实验验证。[结果/结论]实验结果显示,模型的准确率达到0.89以上,召回率达到0.87以上,总体效果相对较好,能够较为准确地实现图书功用特征的提取。