《表2 自动分类样例：基于多因子算法的自动分类研究》

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《基于多因子算法的自动分类研究》

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考虑到通用词典可能导致的切词词长过短、专指度低的问题，自动分类算法执行之前，对IK分词器进行本地化改进，嵌入多来源权威叙词表作为候选词典，如中国农业科学叙词表（Chinese Agricultural Thesaurus，CAT）、英文超级科技词表STKOS等，一定程度上保证专有词、特定组合词的切词粒度。对已收集的测试语料数据通过改进后的分词器进行分词，提取关键词，基于STKOS（此处用于英文词义扩展）与选定标注语料库中关键词进行相符性匹配，获取命中的关键词及相应学科分类号信息。具体处理流程以其中一条待标引文献数据为例，如表2所示。根据前期实验基础预设关键词位置权重为W标题=0.2，W摘要=0.1，W关键词=0.7，适当增大题录信息中关键词位置权重，有助于提升原文中已标注学科分类号的命中概率。