SCIENTIFIC TEXTS CLASSIFICATION BY COMPRESSING ABSTRACTS ON THE EXAMPLE OF PUBLICATIONS INDEXED IN SCOPUS BIBLIOGRAPHIC DATABASE

XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные” Pub Date : 2019-12-25 DOI:10.25743/ict.2019.93.10.027

Ирина Владимировна Селиванова

{"title":"SCIENTIFIC TEXTS CLASSIFICATION BY COMPRESSING ABSTRACTS ON THE EXAMPLE OF PUBLICATIONS INDEXED IN SCOPUS BIBLIOGRAPHIC DATABASE","authors":"Ирина Владимировна Селиванова","doi":"10.25743/ict.2019.93.10.027","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В работе исследуется возможность применения метода автоматической классификации научных текстов на основе сжатия данных, успешно применявшегося к полным текстам научных статей к классификации текстов на основе аннотаций. Для классификации были использованы библиографические описания публикаций из базы данных Scopus. Сравнение результатов проводилось с использованием тематических рубрик Scopus. Выявлено, что построение обучающей выборки на основе высокоцитируемых публикаций улучшает качество классификации.\n The paper investigates the applicability of the method of automatic classification of scientific texts based on data compression, successfully applied to the full texts of scientific articles to classify texts based on annotations. For classification, bibliographic descriptions of publications from the Scopus database were used. A comparison of the results was carried out using subject areas from Scopus. It was revealed that the construction of a training set based on highly cited publications improves the quality of classification.","PeriodicalId":438052,"journal":{"name":"XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”","volume":"66 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-12-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25743/ict.2019.93.10.027","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

В работе исследуется возможность применения метода автоматической классификации научных текстов на основе сжатия данных, успешно применявшегося к полным текстам научных статей к классификации текстов на основе аннотаций. Для классификации были использованы библиографические описания публикаций из базы данных Scopus. Сравнение результатов проводилось с использованием тематических рубрик Scopus. Выявлено, что построение обучающей выборки на основе высокоцитируемых публикаций улучшает качество классификации. The paper investigates the applicability of the method of automatic classification of scientific texts based on data compression, successfully applied to the full texts of scientific articles to classify texts based on annotations. For classification, bibliographic descriptions of publications from the Scopus database were used. A comparison of the results was carried out using subject areas from Scopus. It was revealed that the construction of a training set based on highly cited publications improves the quality of classification.

查看原文本刊更多论文

基于压缩摘要的科学文献分类——以scopus书目数据库中的出版物为例

本文研究了将基于数据压缩的科学文本自动分类方法应用于基于摘要的文本分类的可能性，该方法已成功应用于科学文章的全文分类。分类时使用了 Scopus 数据库中的出版物书目说明。使用 Scopus 主题词对结果进行了比较。结果发现，基于高引用率出版物构建训练样本可提高分类质量。本文研究了基于数据压缩的科学文本自动分类方法的适用性，该方法已成功应用于科学文章全文，以根据注释对文本进行分类。在分类时，使用了 Scopus 数据库中的出版物书目说明。使用 Scopus 数据库中的学科领域对结果进行了比较。结果表明，根据高引用率出版物构建训练集可提高分类质量。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

XVII Российская конференция “Распределенные информационно-вычислительные ресурсы: Цифровые двойники и большие данные”

自引率

0.00%

发文量