本文關鍵詞：基于集成學習的OA期刊論文元數(shù)據(jù)提取方法研究

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【摘要】：在建設圖書館數(shù)字資源庫時，，需要利用互聯(lián)網(wǎng)上的開放存取(Open Access，OA)期刊論文作為圖書館數(shù)字資源庫建設的信息源，利用論文元數(shù)據(jù)信息可以提高論文在圖書館數(shù)字資源庫中檢索的準確率和檢索速度。因此，如何準確和快速地提取OA期刊論文的元數(shù)據(jù)是實現(xiàn)圖書館數(shù)字資源庫建設的關鍵。本文在對國內(nèi)外論文元數(shù)據(jù)提取方法綜合研究分析基礎上，結合集成學習的思想，從個體學習器的結論合成和個體生成方法兩方面出發(fā)，對論文元數(shù)據(jù)提取方法進行了研究。 首先，針對現(xiàn)有的單一元數(shù)據(jù)提取模型提取精度和泛化能力不高的問題，從集成學習的個體學習器結論合成方面考慮，提出一種基于貝葉斯融合的論文元數(shù)據(jù)提取方法�；鶎觽�體學習器分別采用HMM、SVM和CRF三種機器學習算法，對訓練集學習生成提取模型，利用已生成的模型提取論文元數(shù)據(jù)并計算提取的樣本屬于每個元數(shù)據(jù)類別的后驗概率，并對每個模型的后驗概率加權計算，結合貝葉斯理論對產(chǎn)生的后驗概率融合決策，最終提取論文的元數(shù)據(jù)。 其次，從集成學習個體學習器生成方面考慮，提出一種基于元學習的論文元數(shù)據(jù)提取方法。先是提出一種基分類器構造方法，按照期刊類別構建不同的基層訓練集，通過基層SVM學習這些構造好的訓練集生成基分類器，增大了集成學習中基層分類器之間的差異性；元層SVM通過對基分類器的學習結果進行再學習生成元分類器，元分類器綜合決策基分類器的輸出結果，從而得到最終的提取結果，提高論文元數(shù)據(jù)模型的提取精度和泛化能力。 最后，對本文提出的方法進行實驗驗證，實驗結果表明，本文所提的方法提高了論文元數(shù)據(jù)提取的精度，具有較好的泛化能力，同時結合研究成果對今后的研究工作進行了展望。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.1;G250.76

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本文編號：1305083