關(guān)鍵詞：人工智能 數(shù)字圖書館 文本分類 深度學(xué)習(xí) 

摘要：【目的/意義】引入人工智能領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)方法來解決數(shù)字圖書館中傳統(tǒng)文本分類的缺陷,這既是人工智能領(lǐng)域研究的重點,也是圖書館領(lǐng)域關(guān)注的熱點問題。【方法/過程】在對數(shù)字圖書館傳統(tǒng)文本分類進(jìn)行系統(tǒng)梳理的基礎(chǔ)上,提出基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字圖書館文本分類模型,利用詞向量的方法對文本特征進(jìn)行表示,采用深度學(xué)習(xí)模型中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取文本信息的本質(zhì)特征,并進(jìn)行了實驗驗證。【結(jié)果/結(jié)論】實驗測試表明,基于深度學(xué)習(xí)的文本分類模型可以有效地提高數(shù)字圖書館文本分類的準(zhǔn)確率和召回率,不僅可以提高數(shù)字圖書館內(nèi)部業(yè)務(wù)的智能化程度,還可以提高數(shù)字圖書館信息服務(wù)的效率和質(zhì)量。

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