《表2 ERNIE在测试集上的分类预测情况》

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《基于深度预训练语言模型的文献学科自动分类研究》

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注：为便于显示，对学科名称进行了简化。各简化名称对应的全称分别为：体育-体育学；外语-外国语言文学；艺术-艺术学；心理-心理学；法学-法学；教育-教育学；图情-图书馆、情报与档案管理；中文-中国语言文学；新传-新闻传播学；哲学-哲学；历史-历史学；农经-农林经济管理；

为了更加清晰地看出各个学科的分类效果，表3给出了各个学科分类的精确率（precision）、召回率（recall）和F1值（F1 score）。从表3可以看出，体育学分类效果最佳，F1值高达0.9802；外国语言文学、艺术学、心理学、法学也有较好的预测效果，F1值均在0.85以上。相对而言，应用经济学、社会学分类效果较差，F1值低于0.6。从表2可以看出，应用经济学和理论经济学混淆程度很高，有大量相互错误分类的文献，ERNIE预测的应用经济文献中有0.1667的比例为理论经济学；社会学和公共管理的混淆度也较高，社会学的文献有0.0875的比例被错分为公共管理。