Large-Scale Experiments for Mathematical Document Classification
Large-Scale Experiments for Mathematical Document Classification
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数学文献分类的大规模实验
DOI：
10.1007/978-3-319-03599-4_10
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
und W.-T. Balke
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Barthel;S. Tönnies;und W.-T. Balke
与日俱增的数字可用信息既是祸也是福。一方面，用户的指尖掌握着越来越多的海量信息。另一方面，对于一个领域的非专家来说，对网络搜索结果的评估和提炼变得越来越繁琐和困难。因此，现有的数字图书馆提供具有一定质量的专业馆藏。这一质量在很大程度上可以归因于在所提供的文档的语义丰富方面投入的巨大努力，例如，通过相对于特定于领域的分类对其文档进行注释。这一过程在许多领域仍然是手工完成的，例如化学(CAS)、医学(MESH)或数学(MSC)。但由于数据量的不断增长，这种人工任务变得越来越耗时和昂贵。这个问题的唯一解决方案似乎是使用自动分类算法，但从之前的研究中所做的评估来看，很难得出现实世界的结论。因此，我们对来自最大的数学数字图书馆之一的真实世界数据集进行了大规模的可行性研究，特别关注其实际适用性。
The ever increasing amount of digitally available information is curse and blessing at the same time. On the one hand, users have increasingly large amounts of information at their fingertips. On the other hand, the assessment and refinement of web search results becomes more and more tiresome and difficult for non-experts in a domain. Therefore, established digital libraries offer specialized collections with a certain degree of quality. This quality can largely be attributed to the great effort invested into semantic enrichment of the provided documents e.g. by annotating their documents with respect to a domain-specific taxonomy. This process is still done manually in many domains, e.g. chemistry (CAS), medicine (MeSH), or mathematics (MSC). But due to the growing amount of data, this manual task gets more and more time consuming and expensive. The only solution for this problem seems to employ automated classification algorithms, but from evaluations done in previous research, conclusions to a real world scenario are difficult to make. We therefore conducted a large scale feasibility study on a real world data set from one of the biggest mathematical digital libraries, i.e. Zentralblatt MATH, with special focus on its practical applicability.
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